集成学习算法Stacking组合随机森林+AdaBoost+检验评估+未来预测

Stacking 的原理是通过组合多个不同的学习模型，将它们的预测作为输入，训练一个元学习器来进行最终的预测

不同于 Bagging 和 Boosting，Stacking 的核心是使用一个新的模型来学习如何有效地整合其他模型的预测

该程序可以用于研究预测气温、降水、风速、太阳能等，该方法非常新颖，便于发表高质量文章，另外由于程序包含了未来预测的因此还可用于要素预测平台建设

1、该python程序的输入数据是两个excel文件，第一个输入数据是建模文件，包含多个特征量和单个目标量（预测值），用于模型的训练和测试；第二个excel文件用于未来预测的输入数据，包含未来多个特征量

2、本程序集合了随机森林和AdaBoost单个模型的预测可能存在偏差或方差，难以表现出最佳效果，但通过集成多个模型，能够综合各自的优点，减少预测误差，提升模型的鲁棒性和准确性（创新点）

3、程序自动采用均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE)、拟合优度 (R-squared)对模型进行评估

4、另外，本程序采用y=x的散点图的形式配合上面的评估结果，便于出论文

5、程序输入的第二个excel文件，用于未来预测，因此本程序还具备应用的功能，程序最后还带有未来预测的代码，能够用于要素预测的平台建设

6、本程序的输出结果出了图形和模型的评估结果外，还生成了两个excel文件，一个是预测值excel文件（相对于测试集），一个是未来值excel文件

本程序的使用方法，只需要修改更新两个excel文件，该程序就能运行

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