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

融合模型是一种结合多个预测模型的方法，旨在提高预测的准确性和稳定性。在本文中，我们将使用R语言来实现一个简单的融合模型，并进行预测推理。

首先，我们需要加载所需的R软件包。在这个例子中，我们将使用"randomForest"和"caret"软件包。

library(randomForest)
library(caret)

接下来，我们需要准备我们的数据集。在这个示例中，我们将使用一个虚拟的数据集，其中包含一些数值特征和一个目标变量。我们将把数据集分为训练集和测试集。

# 创建虚拟数据集
set.seed(123)
n <- 1000
x1 <- rnorm(n)
x2 <- rnorm(n)
x3 <- rnorm(n)
y <- ifelse(x1 + x2 + x3 > 0, 1, 0)

# 创建数据框
data <- data.frame(x1, x2, x3, y)

# 将数据集分为训练集和测试集
trainIndex <- createDataPartition(data$y, p = 0.7, list = FALSE)
train <- data[trainIndex, ]
test <- data[-trainIndex, ]

现在我们已经准备好数据集，我们可以创建我们的融合模型。在这个示例中，我们将使用随机森林和逻辑回归模型进行融合。