[Python] stackingregressor + sequential 모델적용

stackingregressor 은 이미 있는 모델들 여러개를 합쳐서 사용하는 메타모델

 

sequential로 만든 모델을 그대로 넣어주면 에러남.

 

1. 아래처럼 KerasRegressor 로 감싸주고 집어넣어줘야함.

2. 맨위에 import KerasRegressor 설치&추가해주면됨.

 

from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
from sklearn.ensemble import StackingRegressor

from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
dnn_estimator = KerasRegressor(build_fn=build_dnn_model(epochs=300, batch_size=16, verbose=1))
estimators = [('br', linear_model.BayesianRidge()),('dnn',dnn_estimator)]
reg = StackingRegressor(estimators=estimators,final_estimator=RandomForestRegressor(n_estimators=10,random_state=42))
reg.fit(train_x, train_y)
reg_pred = reg.predict(test_x).reshape(-1, 1)