我使用了以下代码片段：

函数test_submodels计算每个子模型的r^2测试分数，并丢弃表现不佳的模型（在这种情况下只有svm模型），然后返回新的模型列表model_names。接着我计算堆叠回归器的r^2分数，结果非常糟糕。以下是代码的输出：

关于子模型的更多说明，它们是按以下方式创建的：

回答：

我最终解决了这个问题，我需要在堆叠回归器中定义最终的估计器，例如如下所示：

这将堆叠分数提高到了大约0.9