r语言stacking模型做分类的代码
时间: 2023-09-05 14:11:24 浏览: 46
下面是使用 R 语言进行 stacking 分类的示例代码:
1. 安装并加载必要的包
```R
install.packages("caret")
install.packages("glmnet")
install.packages("randomForest")
install.packages("xgboost")
install.packages("gbm")
library(caret)
library(glmnet)
library(randomForest)
library(xgboost)
library(gbm)
```
2. 准备数据集
```R
data(iris)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = .8, list = FALSE)
train <- iris[ trainIndex,]
test <- iris[-trainIndex,]
```
3. 定义基模型
```R
set.seed(123)
model_list <- list()
# 定义 glm 基模型
model_list[["glm"]] <- train(
Species ~ .,
data = train,
method = "glm",
family = "multinomial"
)
# 定义 random forest 基模型
model_list[["rf"]] <- train(
Species ~ .,
data = train,
method = "rf"
)
# 定义 xgboost 基模型
model_list[["xgbTree"]] <- train(
Species ~ .,
data = train,
method = "xgbTree"
)
# 定义 gbm 基模型
model_list[["gbm"]] <- train(
Species ~ .,
data = train,
method = "gbm"
)
```
4. 使用基模型进行预测
```R
# 使用基模型进行预测
glm_pred <- predict(model_list[["glm"]], newdata = test)
rf_pred <- predict(model_list[["rf"]], newdata = test)
xgbTree_pred <- predict(model_list[["xgbTree"]], newdata = test)
gbm_pred <- predict(model_list[["gbm"]], newdata = test)
# 将预测结果合并成一个数据框
pred_df <- data.frame(glm_pred, rf_pred, xgbTree_pred, gbm_pred)
```
5. 定义元模型
```R
# 定义元模型
meta_model <- train(
Species ~ .,
data = pred_df,
method = "glm",
family = "multinomial"
)
```
6. 使用元模型进行预测
```R
# 使用元模型进行预测
final_pred <- predict(meta_model, newdata = pred_df)
```
在以上示例中,我们使用了 glm、random forest、xgboost 和 gbm 四个基模型,以及一个 glm 元模型。首先,我们使用 train 函数定义了这些基模型,并使用 predict 函数对测试集进行预测。然后,我们将预测结果合并成一个数据框,作为元模型的输入。最后,我们使用 train 函数定义了元模型,并使用 predict 函数对合并后的数据框进行预测。