集成模型通常分为两类:Bagging(如随机森林)和Boosting(如XGBoost)。Bagging通过训练多个独立的模型并对其结果进行平均或投票来降低方差,而Boosting则通过逐步训练模型,每个新模型都关注之前模型错误分类的样本,从而降低偏差。 R语言中的集成模型示例 以随机森林(Random Forest)和XGBoost为例,下面将演示如何使用R进行集成建模。
Bagging 从训练集中有放回抽取不同子集,建立多个模型(通常是同一个模型) Boosting 训练多个模型(通常是同一个模型),每个模型学习修正上一个模型错判的样本 Stacking 训练多个模型(通常是不同模型),学习如何把各个模型组合达到最优性能 本文假设你已经相当熟悉相关算法,并不打算解释每一个算法的含义。重点关注如何用R...
集成学习的定义是:“有策略地建立多个模型(如分类器或专家系统)并将其组合在一起,解决特定计算智能问题的过程。”在随机森林和梯度提升模型中,我们将几百或几千棵树的“投票”结果组合起来进行预测。于是,根据集成学习的定义,这些模型就是集成学习模型。 在机器学习中,这种方法的优点是可以将几种性能平平甚至很差的...
现在,再次对顶层模型进行训练,对底层模型进行训练数据的预测。 最后,使用顶层模型预测底层模型的预测,这些模型是为测试数据而做出的。 在步骤2中需要注意的一件非常重要的事情是,您应始终对训练数据进行包预测,否则基础层模型的重要性将仅取决于基础层模型可以如何调用训练数据。 步骤1:在训练数据上训练各个基础层模型...
Stacking(堆叠)是一种模型集成技术,可将多种不同模型组合生成一个新的模型。通常,由于其平滑特性,堆叠模型能够并弱化性能较差的基本模型表现,而突出强调性能最佳的模型。因此,当基本模型明显不同时,堆叠最有效。 本文介绍基于h2o机器学习框架的Stacking学习模型。
本文介绍在tidymodels框架中使用stack包进行模型集成的方法。 1、加载包 library(tidymodels) library(stacks) tidymodels_prefer() library(finetune) library(rules) library(baguette) 2、数据处理 concrete <- concrete %>% group_by(across(-compressive_strength)) %>% ...
R语言生态学建模:提升回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素 这是一个简短的教程,在R中拟合BRT(提升回归树)模型。我们的目标是使BRT(提升回归树)模型应用于生态学数据,并解释结果。 本教程的目的是帮助你学习如何在R中开发一个BRT模型。 示例数据
堆叠集成思路是,首先利用机器学习的不同模型得到不同预测结果,不同模型得到的预测结果就像组装前的零部件。然后将预测结果作为自变量输入模型进行拟合,也就是将这些零部件组装在一起,而如何组装就取决于不同的模型了(见图5)。 图5 堆叠法 那么在R中如何实现呢?首先将各个模型得到的分类结果及真实的分类组合成一个...
集成减少了模型的可解释性,并且很难在最后绘制任何关键的业务见解。 这非常耗时,因此可能不是实时应用程序的最佳选择。 4.在R中实施集合的实用指南 #让我们看一下数据集数据的结构'data.frame':614 obs。13个变量: $ ApplicantIncome:int 5849 4583 3000 2583...
通常,集成是一种组合两种或多种类似或不同类型算法的技术,称为基础学习模型。这样做是为了建立一个更加健壮的系统,其中包含了所有基础学习模型的预测。可以理解为多个交易者的会议室会议,以决定股票的价格是否会上涨。 由于他们都对股票市场有不同的理解。因此,他们应该根据自己对市场的理解对股票价格做出各种预测。