SKlearn机器学习模型融合相关问题

在sklearn进行STACKING模型学习时遇到难题

estimators = [('svm1',SVC(kernel='rbf',random_state=666，sample_weight=None)),
               ('dec1',DecisionTreeClassifier(criterion='gini',random_state=666)),
               ('log1',LogisticRegression(random_state=666))]

from sklearn.ensemble import StackingClassifier
final_estimator = SVC(kernel='rbf')
reg = StackingClassifier(
estimators=estimators,
final_estimator=final_estimator)
reg.fit(X_train,y_train)
reg.score(X_test_standard,y_test)

如果我想要让基模型以2：2：6的结果输出到元模型该怎么做呢

我试了一下改变参数好像不太好使

具体代码该如何实现呢

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