自动机器学习autogluon代入stacking模型

我想利用autogluon做一个stacking模型，但是autogluon的语言是

label = 'y'
predictor = TabularPredictor(label=label).fit(train_data)

这样的，一般用于stacking的模型都是

model.fit(x_train,y_train)

这样的形式，请问如何将autogluon代入到stacking中去呢？

• 这篇博客: 【AutoGluon】原理中的 技术一：stacking 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 在同一个数据上独立训练出多个不一样的模型，这些模型可以是简单的KNN、树模型、和方法，或者是复杂的神经网络。
  这些模型的输出进入一个线性模型，得到最终的输出，也就是对这些输出做加权和，这里的权重是通过训练得到的。
  这就是调用fit函数的时候，Autogluon默认使用的模型融合方法。
  通过训练打印的信息或者leaderboard来查看具体尝试了哪些模型。
  

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  针对这个问题，需要先了解autogluon和stacking的概念和实现方式，然后结合autogluon的功能和API来尝试代入到stacking中。

  1. Autogluon是一个自动机器学习框架，可以自动完成模型选择、超参数调优和模型训练等过程，使得机器学习变得更加简单快捷。
  2. Stacking是一种集成学习方法，可以将多个基模型的输出进行融合，得到更加准确的结果。
  3. 在Autogluon中，可以通过调用fit函数并指定num_stack_levels参数来使用stacking方法进行模型融合。

  为了将autogluon代入到stacking中去，可以按照以下步骤进行操作：

  1. 根据实际需求选择合适的模型和数据，使用autogluon进行模型训练和选择最佳超参数。
  2. 将训练好的模型和数据拆分成几份，分别用于第一层stacking和第二层stacking的训练。
  3. 在第一层stacking中，使用autogluon训练多个基模型，得到每个模型的输出。
  4. 将得到的模型输出和原始数据进行合并，得到第二层stacking的新数据。
  5. 在第二层stacking中，使用autogluon训练新的模型，得到最终的输出结果。

  具体的实现步骤可能因具体情况而异，但以上步骤提供了一种常见的思路。同时，也可以根据具体需求和实现结果进行调整。如果无法确定如何将autogluon代入到stacking中去，可以尝试寻求其他方法或者寻求专业人士的帮助。