我使用了三个分类器（RandomForestClassifier，KNearestNeighborClassifier和SVM Classifier），如下所示：

>> svm_clf_sl_GSSVC(C=5, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,  decision_function_shape='ovo', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',  max_iter=-1, probability=True, random_state=41, shrinking=True,  tol=0.001, verbose=False)>> knn_clf_sl_GSKNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski',           metric_params=None, n_jobs=1, n_neighbors=3, p=2,           weights='distance')>> for_clf_sl_GSRandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='entropy',            max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,            min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,            min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=500, n_jobs=1,            oob_score=False, random_state=None, verbose=0,            warm_start=False)

在训练过程中，RandomForestClassifer在数据预测上的f1_score表现最佳，其次是KNearestNeighborClassifier，然后是SVMClassifier。这是我的X_train（如果需要，可以询问我是如何获得这些标准化值的）以及y_train：

>> X_trainarray([[-0.11034393, -0.72380296,  0.15254572, ...,  0.4166148 ,        -0.91095473, -0.91095295],       [ 1.6817184 ,  0.40040944, -0.6770607 , ..., -0.2403781 ,         0.02962478,  0.02962424],       [ 1.01128052, -0.21062032, -0.2460462 , ..., -0.04817728,        -0.15848331, -0.15847739],       ...,        [-1.18666853,  0.87297522,  0.47136779, ..., -0.19599824,         0.72417473,  0.72416714],       [ 1.6835304 ,  0.40605067, -0.63383059, ..., -0.37094083,         0.09505496,  0.09505389],       [ 0.19950709, -1.04624152, -0.18351693, ...,  0.4362658 ,        -0.77994791, -0.77994176]])>> y_train_sl874     01863    01493    0288     1260     0495     01529    01704    175      11792    0626     099      1222     0774     052      11688    11770    053      11814    0488     0230     0481     0132     1831     01166    11593    0771     01785    0616     0207     0       ..155     11506    0719     0547     0613     0652     01351    0304     01689    11693    11128    01323    0763     0701     0467     0917     0329     0375     01721    0928     01784    01200    0832     0986     01687    1643     0802     0280     11864    01045    0Name: Type of Formation_shaly limestone, Length: 1390, dtype: uint8

如你所见，我的y_train是以布尔形式存在的（即哪些实例是True，哪些是False）。

我想通过使用predict_proba进一步提高预测的准确性，具体方法是：当我看到来自第一个分类器（比如RandomForestClassifier）的预测对特定实例的置信水平较低（<60%）时（这是我首先需要找到的），它会转到下一个分类器（比如KNearestNeighborClassifier），并检查这些实例在下一个分类器上的置信水平，如果它比前一个分类器的置信水平高（>60%），则接受该分类器的解决方案。同样，如果这个分类器在相同实例上的置信水平仍然较低（<60%），则转到第三个分类器并对第三个分类器执行相同的操作。

最后，如果第三个分类器的置信水平也较低（<60%），我需要接受在所有三个分类器中具有最高置信水平的分类器的解决方案。

由于我对机器学习还比较新手，可能有些说法会让你感到困惑，为此我表示歉意，请在我的错误之处进行纠正。

编辑：下方显示了X_test和y_test。我需要在X_test_prepared上进行预测，并使用f1_score评估预测结果和y_test_sl。预测的y必须经过所有三个分类器，并对所有实例具有最佳的置信水平。

>> X_test_preparedarray([[ 0.69961751, -0.11156033, -0.43852312, ..., -0.40967982,         0.32099948,  0.32099952],       [ 0.90256086, -0.54532856, -0.46399801, ..., -0.05752097,        -0.54261829, -0.54261947],       [ 1.67447042,  0.24530384, -1.0113221 , ..., -0.54844942,        -0.26066608, -0.26066032],       ...,       [ 0.28104683,  1.52670909,  0.62653301, ..., -1.15596295,         2.05859487,  2.05859247],       [ 1.50595496,  0.84507934, -0.44109634, ..., -0.71277072,         0.14474518,  0.14474398],       [-1.63423112, -0.12690448,  0.48577783, ..., -0.36025459,         0.29137477,  0.29137047]])>> y_test_sl1321    01433    01859    01496    0492     0736     0996     01001    0634     01486    0910     01579    0373     01750    01563    01584    051      1349     01162    1594     01121    01637    01116    0106     11533    0993     0960     0277     0142     11010    0       ..1104    11404    01646    01009    061      1444     010      1704     0744     0418     0998     0740     0465     097      11550    11738    0978     0690     01071    01228    11539    0145     11015    01371    01758    0315     071      11090    01766    033      1Name: Type of Formation_shaly limestone, Length: 515, dtype: uint8

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