r语言stacking模型解决分类问题的代码例子

以下是一个使用caret包实现Stacking模型的代码例子，用于解决分类问题：

# 加载所需包
library(caret)

# 准备数据集
data <- iris
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(data$Species, p = 0.7, list = FALSE)
train <- data[trainIndex, ]
test <- data[-trainIndex, ]

# 定义基础分类器
model_list <- list(
  glm = list(method = "glm", family = "binomial"),
  rpart = list(method = "rpart"),
  knn = list(method = "knn"),
  svmRadial = list(method = "svmRadial"),
  rf = list(method = "rf")
)

# 训练基础分类器
models <- caretList(Species ~ ., data = train, methodList = model_list)

# 生成元数据
train_meta <- predict(models, newdata = train, type = "prob")
test_meta <- predict(models, newdata = test, type = "prob")

# 训练元分类器
meta_model <- glm(Species ~ ., data = train_meta, family = "binomial")

# 预测测试集
pred <- predict(meta_model, newdata = test_meta, type = "response")

# 评估模型
confusionMatrix(pred, test$Species)

在这个示例中，我们使用了iris数据集，并将其分成了训练集和测试集。我们定义了五个基础分类器，分别是glm、rpart、knn、svmRadial和rf。我们使用caret包中的caretList函数训练了这些基础分类器，并使用predict函数生成了元数据。然后，我们使用glm函数训练了元分类器，并使用predict函数对测试集进行了预测。最后，我们使用confusionMatrix函数评估了模型的性能。