mboost包R语言多任务学习的代码
时间: 2024-01-25 17:09:36 浏览: 26
mboost包是一个R语言中的机器学习工具包,它提供了多种多样的机器学习算法,包括多任务学习。下面是一个使用mboost包进行多任务学习的代码示例:
```R
library(mboost)
# 生成数据
set.seed(123)
n <- 100
p <- 10
X <- matrix(rnorm(n * p), n, p)
Y1 <- X[, 1] + rnorm(n)
Y2 <- X[, 2] + rnorm(n)
Y3 <- X[, 3] + rnorm(n)
Y4 <- X[,4] + rnorm(n)
Y5 <- X[, 5] + rnorm(n)
Y6 <- X[, 6] + rnorm(n)
Y7 <- X[, 7] + rnorm(n)
Y8 <- X[, 8] + rnorm(n)
Y9 <- X[, 9] + rnorm(n)
Y10 <- X[, 10] + rnorm(n)
Y <- cbind(Y1, Y2, Y3, Y4, Y5, Y6, Y7, Y8, Y9, Y10)
# 定义模型
model <- mboost:::multitask(
formula = Y ~ X,
family = gaussian(),
control = boost_control(mstop = 100),
tasks = list(1:5, 6:10)
)
# 预测
newdata <- matrix(rnorm(10 * p), 10, p)
predict(model, newdata)
```
在这个例子中,我们生成了一个大小为100x10的数据集,其中前5列是任务1的响应变量,后5列是任务2的响应变量。我们使用mboost包中的multitask函数来定义多任务学习模型,其中formula参数指定了模型公式,family参数指定了响应变量的分布类型,control参数指定了boosting算法的控制参数,tasks参数指定了每个任务所对应的响应变量列的索引。最后,我们使用predict函数来对新数据进行预测。