一、问题现象与根源分析
在使用PyCaret的create_stacknet方法构建多层模型堆叠架构时，开发者常会遇到不同层级模型间数据预处理不一致的现象。具体表现为：
- 基础层(Base Models)与元模型(Meta Model)的特征缩放标准不统一
- 分类变量编码方式在不同模型层级出现差异
- 缺失值填充策略在堆叠过程中发生意外变更
这些问题根源在于PyCaret的setup()函数预处理配置与create_stacknet内部处理逻辑存在潜在冲突。当启用automl模式时，系统会自动为不同模型类型选择最优预处理方案，导致堆叠网络中各层输入数据分布不一致。
二、核心解决方案
方案1：强制统一预处理管道
from pycaret.classification import *
exp = setup(data, target='target',
normalize=True, normalize_method='zscore',
categorical_features=cat_features,
fix_imbalance=True,
session_id=123)
stacknet = create_stacknet(estimator_list=base_models,
meta_model=meta_model,
preprocess=False) # 关键参数通过显式设置preprocess=False参数，强制所有模型使用setup阶段统一配置的预处理流程。此时需确保：
- 所有基础模型都能接受相同预处理后的数据格式
- 数值型特征已进行标准化/归一化处理
- 分类变量编码方式与模型需求兼容
三、进阶优化策略
1. 自定义特征工程管道
使用Pipeline类构建可复用的预处理模块：
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import RobustScaler
custom_pipe = make_pipeline(
SimpleImputer(strategy='median'),
RobustScaler(),
PCA(n_components=0.95)
)2. 分层预处理配置
针对不同模型类型实施差异化处理：
stacknet_params = {
'preprocess': {
'linear': {'normalize': True, 'feature_selection': True},
'tree': {'normalize': False, 'feature_selection': False}
}
}四、性能监控与验证
建议实施以下监控措施：
| 监控指标 | 预期范围 | 检测方法 |
|---|---|---|
| 特征尺度一致性 | ±0.5标准差 | 层间特征统计检验 |
| 编码一致性 | 100%匹配 | 类别维度检查 |
通过check_metric函数验证各层输入数据分布：
from pycaret.utils import check_metric
check_metric(stacknet, 'layer_input_consistency')