用R写一个代码,将RF、SVM、XGboost三种模型按照加权平均投票的方式进行集成,并评判集成精度
时间: 2023-11-28 17:49:47 浏览: 28
以下是一个简单的用R语言实现RF、SVM、XGboost模型集成并评估精度的代码示例:
```R
library(randomForest)
library(e1071)
library(xgboost)
# 加载数据集
data <- read.csv("data.csv")
# 划分训练集和测试集
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data))
train_data <- data[train_index,]
test_data <- data[-train_index,]
# 拆分特征和标签
train_x <- train_data[, -ncol(train_data)]
train_y <- train_data[, ncol(train_data)]
test_x <- test_data[, -ncol(test_data)]
test_y <- test_data[, ncol(test_data)]
# 训练三个模型
rf_model <- randomForest(train_x, train_y)
svm_model <- svm(train_x, train_y)
xgb_model <- xgboost(data = as.matrix(train_x), label = train_y, nrounds = 100)
# 预测测试集并计算精度
rf_pred <- predict(rf_model, test_x)
svm_pred <- predict(svm_model, test_x)
xgb_pred <- predict(xgb_model, as.matrix(test_x))
ensemble_pred <- round((rf_pred + svm_pred + xgb_pred) / 3)
# 输出精度
accuracy <- sum(ensemble_pred == test_y) / length(test_y)
cat("集成模型精度为:", accuracy)
```
这个代码首先加载了所需的三个模型库(RF、SVM、XGboost),然后加载数据集并划分训练集和测试集。接着,使用训练数据训练三个模型,并使用测试数据进行预测。最后,使用加权平均投票的方式将三个模型的预测结果进行整合,并计算集成模型的精度。