用R写一个循环,确定三个基模型最优权重,使得r2最大
时间: 2023-11-28 07:50:30 浏览: 33
假设我们有三个基模型,分别为`model1`、`model2`和`model3`,我们可以用以下的代码来确定它们的最优权重。
首先,我们需要定义一个函数,输入三个权重参数,输出它们对应的基模型加权平均值的R2得分。
```R
calculate_r2 <- function(w1, w2, w3) {
# 计算加权平均值
pred <- w1 * model1 + w2 * model2 + w3 * model3
# 计算R2得分
r2 <- summary(lm(y ~ pred))$r.squared
return(r2)
}
```
接下来,我们可以用一个三重循环来枚举所有可能的权重组合,并找到R2得分最大的一组权重。注意,由于权重需要满足和为1的约束,我们只需要在前两个循环中枚举`w1`和`w2`,然后计算`w3`的值即可。
```R
best_r2 <- 0
best_w1 <- 0
best_w2 <- 0
for (w1 in seq(0, 1, by = 0.01)) {
for (w2 in seq(0, 1 - w1, by = 0.01)) {
w3 <- 1 - w1 - w2
r2 <- calculate_r2(w1, w2, w3)
if (r2 > best_r2) {
best_r2 <- r2
best_w1 <- w1
best_w2 <- w2
}
}
}
# 输出最优权重和对应的R2得分
best_w3 <- 1 - best_w1 - best_w2
cat("Best weights:", best_w1, best_w2, best_w3, "\n")
cat("Best R2 score:", best_r2, "\n")
```
这样,我们就可以得到三个基模型的最优权重和对应的R2得分了。