stacking模型融合R语言代码
时间: 2023-09-06 19:09:16 浏览: 68
以下是使用 stacking 进行模型融合的 R 语言代码示例:
首先,我们需要加载必要的库:
```r
library(caret) # 用于拆分数据
library(randomForest) # 随机森林算法
library(xgboost) # XGBoost 算法
library(gbm) # GBM 算法
library(glmnet) # Elastic Net 算法
```
接下来,我们需要准备数据集。以下是一个简单的示例数据集:
```r
set.seed(123)
x <- matrix(runif(1000), ncol = 10) # 10 个特征
y <- rnorm(100) # 目标变量
```
接下来,我们将数据集拆分为训练集和测试集:
```r
trainIndex <- createDataPartition(y, p = .8, list = FALSE, times = 1)
train <- x[trainIndex, ]
test <- x[-trainIndex, ]
trainY <- y[trainIndex]
testY <- y[-trainIndex]
```
然后,我们需要训练我们的模型。
```r
# 训练随机森林模型
model_rf <- randomForest(train, trainY)
# 训练 XGBoost 模型
model_xgb <- xgboost(data = train, label = trainY, nrounds = 10)
# 训练 GBM 模型
model_gbm <- gbm(train, trainY)
# 训练 Elastic Net 模型
trainX <- model.matrix(trainY ~ ., data = train)
model_en <- cv.glmnet(trainX, trainY, alpha = 0.5)
```
现在我们已经训练了 4 个不同的模型。接下来,我们需要使用测试集对每个模型进行预测:
```r
# 随机森林预测
pred_rf <- predict(model_rf, test)
# XGBoost 预测
pred_xgb <- predict(model_xgb, test)
# GBM 预测
pred_gbm <- predict(model_gbm, newdata = test)
# Elastic Net 预测
testX <- model.matrix(testY ~ ., data = test)
pred_en <- predict(model_en, newx = testX, s = "lambda.min")
```
现在我们已经有了每个模型的预测结果。我们可以将这些结果作为输入,使用另一个模型来进行融合。在本例中,我们将使用线性回归模型:
```r
# 将预测结果转换为数据框
df <- data.frame(pred_rf, pred_xgb, pred_gbm, pred_en, testY)
# 训练线性回归模型
model_final <- lm(testY ~ ., data = df)
```
现在我们已经有了最终模型。我们可以使用它来对新数据进行预测:
```r
# 使用最终模型预测新数据
newX <- matrix(runif(10), ncol = 10)
pred_final <- predict(model_final, newdata = data.frame(pred_rf = predict(model_rf, newX),
pred_xgb = predict(model_xgb, newX),
pred_gbm = predict(model_gbm, newdata = newX),
pred_en = predict(model_en, newx = model.matrix(newX)),
testY = 0))
```
这就是使用 stacking 进行模型融合的基本步骤。请注意,这只是一个示例,实际使用中可能需要进行更多的调整和优化。
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