使用融合模型进行预测推理 - R语言实现

使用融合模型进行预测推理 - R语言实现

在数据科学领域，融合模型是一种强大的工具，可用于提高预测的准确性和稳定性。通过将多个模型的预测结果合并，融合模型可以弥补单一模型的局限性，并产生更可靠的预测结果。

本文将介绍如何使用R语言实现融合模型进行预测推理。我们将涵盖以下内容：

1. 数据准备
2. 构建基础模型
3. 构建融合模型
4. 模型评估和调优
5. 预测推理

让我们开始吧！

1. 数据准备

首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应该包括输入特征和相应的目标变量。在本示例中，我们使用一个虚构的数据集来演示。你可以根据实际需求替换为自己的数据集。

# 读取数据集
data <- read.csv("dataset.csv")

# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
train_indices <- sample(1:nrow(data), 0.7 * nrow(data))
train_data <- data[train_indices, ]
test_data <- data[-train_indices, ]

# 提取输入特征和目标变量
train_features <- train_data[, -ncol(train_data)]
train_target <- train_data$target