machine-learning - 如何对不同模型（例如随机森林、gbm、svm 等）的预测执行线性/逻辑回归？

Question

基本上，它是通过创建一个集合来改进预测的。但是我们如何做到这一点。有人可以解释在 R 中使用示例代码吗？我只是一个学习者。任何帮助将不胜感激。

谢谢你。

Answer 1

集成中的预测聚合可以通过多种方式完成。最简单的方法是多数投票（分类）或平均所有基础模型的预测（回归）。

通常，复杂的聚合方案并不比基本的好多少（并且对过度拟合非常敏感）。这就是为什么像EnsembleSVM这样的专用包只允许非常基本的聚合（最好是线性组合）。