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利用6个单独+2个集成模型(LassoR、KernelRidgeR、ElasticNetR、GBR、XGBR、LGBMR，Avg、Stacking)对自动驾驶数据集【5+1】进行回归预测
利用6个单独+2个集成模型(LassoR、KernelRidgeR、ElasticNetR、GBR、XGBR、LGBMR，Avg、Stacking)对自动驾驶数据集【5+1】进行回归预测
输出结果
A号
1. 采用 2. A号 3. 当前执行文件： A 4. 数据集维度： (976, 6) 5. LassoR 5f-CV: 0.4462 (0.0563) 6. LassoR02 5f-CV: 0.5456 (0.0715) 7. LassoR02，train数据集 0.5526179336472097 8. LassoR02，test数据集 0.6732089198088576 9. ------------------------------------- 10. KernelRidgeR 5f-CV: 0.6642 (0.0730) 11. KernelRidgeR，train数据集 0.6805860822980461 12. KernelRidgeR，test数据集 0.7405846022727811 13. ------------------------------------- 14. ElasticNetR 5f-CV: 0.4462 (0.0569) 15. ElasticNetR02 5f-CV: 0.5456 (0.0715) 16. ElasticNetR02，train数据集 0.5526178479012465 17. ElasticNetR02，test数据集 0.6731992550553381 18. ElasticNetR02，新数据test数据集 -0.3208470395653842 19. ------------------------------------- 20. GBR 5f-CV: 0.7282 (0.0836) 21. GBR，train数据集 0.8345981026354394 22. GBR，test数据集 0.8836426919685801 23. GBR，新数据test数据集 0.5423980510823256 24. ------------------------------------- 25. XGBR 5f-CV: 0.5968 (0.1598) 26. XGBR，train数据集 0.9498792703466663 27. XGBR，test数据集 0.5294274976732699 28. ------------------------------------- 29. LGBMR 5f-CV: 0.6800 (0.0813) 30. LGBMR，train数据集 0.752736654063432 31. LGBMR，test数据集 0.8351338223270363 32. LGBMR，新数据test数据集 0.13807006975794722 33. ------------------------------------- 34. AverageModels：LassoR,ElasticNetR,GBR,对基模型进行集成之后的得分：0.6125 (0.0745) 35. Avg_models，train数据集 0.6522572454986824 36. Avg_models，test数据集 0.7573889394793365 37. Avg_models，新数据test数据集 0.28916724655645554 38. ------------------------------------- 39. StackingAverageModels：对基模型进行集成之后的得分：0.7343 (0.0869) 40. stacked_averaged_model，train数据集 0.8151478562063295 41. stacked_averaged_model，test数据集 0.88386196685559 42. stacked_averaged_model，新数据test数据集 0.5691878150702203 43. 采用datetime方法，run time： 0:01:01.575381
B号
1. B号 2. 3. 当前执行文件： B 4. 数据集维度： (976, 6) 5. LassoR 5f-CV: 0.8682 (0.0181) 6. LassoR02 5f-CV: 0.9002 (0.0174) 7. LassoR02，train数据集 0.9044985042907371 8. LassoR02，test数据集 0.8673000279695428 9. ------------------------------------- 10. KernelRidgeR 5f-CV: 0.9258 (0.0078) 11. KernelRidgeR，train数据集 0.9315871006958186 12. KernelRidgeR，test数据集 0.8942765729762692 13. ------------------------------------- 14. ElasticNetR 5f-CV: 0.8347 (0.0172) 15. ElasticNetR02 5f-CV: 0.9002 (0.0174) 16. ElasticNetR02，train数据集 0.9044982115579915 17. ElasticNetR02，test数据集 0.8672996184647543 18. ElasticNetR02，新数据test数据集 0.8674386633384231 19. ------------------------------------- 20. GBR 5f-CV: 0.9401 (0.0107) 21. GBR，train数据集 0.9755252565420509 22. GBR，test数据集 0.8996646737870632 23. GBR，新数据test数据集 0.9427855469298937 24. ------------------------------------- 25. XGBR 5f-CV: 0.9101 (0.0097) 26. XGBR，train数据集 0.9897386330527567 27. XGBR，test数据集 0.8868620964266498 28. ------------------------------------- 29. LGBMR 5f-CV: 0.9273 (0.0098) 30. LGBMR，train数据集 0.945565822230994 31. LGBMR，test数据集 0.9016106378522288 32. LGBMR，新数据test数据集 0.912239659510246 33. ------------------------------------- 34. AverageModels：LassoR,ElasticNetR,GBR,对基模型进行集成之后的得分：0.9055 (0.0121) 35. Avg_models，train数据集 0.9212338840029927 36. Avg_models，test数据集 0.863624230603216 37. Avg_models，新数据test数据集 0.8975084453268236 38. ------------------------------------- 39. StackingAverageModels：对基模型进行集成之后的得分：0.9311 (0.0075) 40. stacked_averaged_model，train数据集 0.9599075263022011 41. stacked_averaged_model，test数据集 0.889341316554694 42. stacked_averaged_model，新数据test数据集 0.9325797993358927 43. 采用datetime方法，run time： 0:01:02.191890
C号
1. C号 2. 当前执行文件： C 3. 数据集维度： (992, 6) 4. LassoR 5f-CV: 0.9162 (0.0212) 5. LassoR02 5f-CV: 0.9394 (0.0170) 6. LassoR02，train数据集 0.9421471737329558 7. LassoR02，test数据集 0.9487974269403479 8. ------------------------------------- 9. KernelRidgeR 5f-CV: 0.9493 (0.0162) 10. KernelRidgeR，train数据集 0.9540306526082301 11. KernelRidgeR，test数据集 0.9596055911175015 12. ------------------------------------- 13. ElasticNetR 5f-CV: 0.8827 (0.0224) 14. ElasticNetR02 5f-CV: 0.9394 (0.0170) 15. ElasticNetR02，train数据集 0.9421469155702737 16. ElasticNetR02，test数据集 0.948805353495871 17. ElasticNetR02，新数据test数据集 0.8962208077263352 18. ------------------------------------- 19. GBR 5f-CV: 0.9522 (0.0178) 20. GBR，train数据集 0.9812404272642893 21. GBR，test数据集 0.9628921396241023 22. GBR，新数据test数据集 0.9286964893022183 23. ------------------------------------- 24. XGBR 5f-CV: 0.9415 (0.0138) 25. XGBR，train数据集 0.9935321998599262 26. XGBR，test数据集 0.9428326454095193 27. ------------------------------------- 28. LGBMR 5f-CV: 0.9490 (0.0138) 29. LGBMR，train数据集 0.9631366427757451 30. LGBMR，test数据集 0.9541622027766108 31. LGBMR，新数据test数据集 0.9235228606241966 32. ------------------------------------- 33. AverageModels：LassoR,ElasticNetR,GBR,对基模型进行集成之后的得分：0.9345 (0.0177) 34. Avg_models，train数据集 0.9460855063551356 35. Avg_models，test数据集 0.9457779219867603 36. Avg_models，新数据test数据集 0.8446597495667174 37. ------------------------------------- 38. StackingAverageModels：对基模型进行集成之后的得分：0.9460 (0.0164) 39. stacked_averaged_model，train数据集 0.9599739253607553 40. stacked_averaged_model，test数据集 0.9557181998955516 41. stacked_averaged_model，新数据test数据集 0.8723757365944271 42. 采用datetime方法，run time： 0:01:08.054631
D号
1. D号 2. 3. 当前执行文件： D 4. 数据集维度： (976, 6) 5. LassoR 5f-CV: 0.9282 (0.0068) 6. LassoR02 5f-CV: 0.9461 (0.0061) 7. LassoR02，train数据集 0.9471148715997768 8. LassoR02，test数据集 0.9429608871646722 9. ------------------------------------- 10. KernelRidgeR 5f-CV: 0.9565 (0.0074) 11. KernelRidgeR，train数据集 0.9598698223204599 12. KernelRidgeR，test数据集 0.9591428004019469 13. ------------------------------------- 14. ElasticNetR 5f-CV: 0.8893 (0.0113) 15. ElasticNetR02 5f-CV: 0.9461 (0.0061) 16. ElasticNetR02，train数据集 0.9471145971130267 17. ElasticNetR02，test数据集 0.9429656516481226 18. ElasticNetR02，新数据test数据集 0.8777321831171115 19. ------------------------------------- 20. GBR 5f-CV: 0.9663 (0.0075) 21. GBR，train数据集 0.9918880970087767 22. GBR，test数据集 0.9658277751143205 23. GBR，新数据test数据集 0.9352642469253626 24. ------------------------------------- 25. XGBR 5f-CV: 0.9604 (0.0086) 26. XGBR，train数据集 0.9944473922887758 27. XGBR，test数据集 0.955746276336988 28. ------------------------------------- 29. LGBMR 5f-CV: 0.9553 (0.0100) 30. LGBMR，train数据集 0.9702793029760722 31. LGBMR，test数据集 0.9650928908111341 32. LGBMR，新数据test数据集 0.9020016455510226 33. ------------------------------------- 34. AverageModels：LassoR,ElasticNetR,GBR,对基模型进行集成之后的得分：0.9456 (0.0074) 35. Avg_models，train数据集 0.9562357762096392 36. Avg_models，test数据集 0.9508352738032931 37. Avg_models，新数据test数据集 0.8901985855607647 38. ------------------------------------- 39. StackingAverageModels：对基模型进行集成之后的得分：0.9620 (0.0063) 40. stacked_averaged_model，train数据集 0.9799219877896265 41. stacked_averaged_model，test数据集 0.9649203326842157 42. stacked_averaged_model，新数据test数据集 0.9204436346295952 43. 采用datetime方法，run time： 0:01:02.149102
E号
1. E号 2. 当前执行文件： E 3. 数据集维度： (981, 6) 4. LassoR 5f-CV: 0.9284 (0.0107) 5. LassoR02 5f-CV: 0.9640 (0.0083) 6. LassoR02，train数据集 0.9658976879702919 7. LassoR02，test数据集 0.9746237435933648 8. ------------------------------------- 9. KernelRidgeR 5f-CV: 0.9720 (0.0076) 10. KernelRidgeR，train数据集 0.976488382261757 11. KernelRidgeR，test数据集 0.9829086884762668 12. ------------------------------------- 13. ElasticNetR 5f-CV: 0.8831 (0.0137) 14. ElasticNetR02 5f-CV: 0.9640 (0.0083) 15. ElasticNetR02，train数据集 0.9658973583247863 16. ElasticNetR02，test数据集 0.9746148277482753 17. ElasticNetR02，新数据test数据集 0.8972363606065893 18. ------------------------------------- 19. GBR 5f-CV: 0.9800 (0.0050) 20. GBR，train数据集 0.9949604446786614 21. GBR，test数据集 0.9851938616003065 22. GBR，新数据test数据集 0.9414241262215136 23. ------------------------------------- 24. XGBR 5f-CV: 0.9760 (0.0053) 25. XGBR，train数据集 0.996190501087066 26. XGBR，test数据集 0.9817664166540716 27. ------------------------------------- 28. LGBMR 5f-CV: 0.9710 (0.0053) 29. LGBMR，train数据集 0.9797176065207025 30. LGBMR，test数据集 0.9809832229901967 31. LGBMR，新数据test数据集 0.919767401386678 32. ------------------------------------- 33. AverageModels：LassoR,ElasticNetR,GBR,对基模型进行集成之后的得分：0.9502 (0.0089) 34. Avg_models，train数据集 0.9580133569841862 35. Avg_models，test数据集 0.9571445156072284 36. Avg_models，新数据test数据集 0.9199032589012549 37. ------------------------------------- 38. StackingAverageModels：对基模型进行集成之后的得分：0.9707 (0.0076) 39. stacked_averaged_model，train数据集 0.9830711403871105 40. stacked_averaged_model，test数据集 0.9788245785417383 41. stacked_averaged_model，新数据test数据集 0.9568397587253009 42. 采用datetime方法，run time： 0:01:03.587847 43. 44.
实现代码
更新……
