在预测臭名昭著的 Iris 数据集时，我正在尝试使用堆叠。另外，我想自己构建堆叠分类器，这意味着我不想使用 mlxtend，因为它太“简单”而且开箱即用。我正在使用 python 3 并在 Windows 10 上工作。

我在选择算法或交叉验证期间没有任何问题，但是当我尝试堆叠基础学习器（高斯和多项式朴素贝叶斯，逻辑回归）时，这给了我一个字符串答案：鸢尾花的种类；使用元学习器（梯度提升分类器），我似乎无法将字符串作为答案，只有概率，而且我的准确度得分远低于任何单个基础学习器。

谁能指导我一些代码和/或解释我应该做什么？

非常感谢！