R:如何用数值目标类进行集成？

Question

因此，我想尝试对我的数据进行集成方法，但我认为它只适用于分类目标类，我想知道如何对数值目标类进行集成方法，这里我的目标类是mpg，这是我的代码。

> auto_mpg <- read.csv("D:/War/dummy/auto-mpg.csv")
> head(auto_mpg)
  mpg cylinders displacement horsepower weight acceleration
1  18         8          307        130   3504         12.0
2  15         8          350        165   3693         11.5
3  18         8          318        150   3436         11.0
4  16         8          304        150   3433         12.0
5  17         8          302        140   3449         10.5
6  15         8          429        198   4341         10.0
  model.year origin car_name
1         70      1       49
2         70      1       36
3         70      1      231
4         70      1       14
5         70      1      161
6         70      1      141

> control <- trainControl(method = "repeatedcv", 
                          number = 10,
                          repeats = 3)
> seed <- 7
> metric <- "Accuracy"
> 
> # C5.0
> set.seed(seed)
> fit.c50 <- train(mpg~.,
                   data = auto_mpg,
                   method ="C5.0", 
                   metric = metric,
                   trControl = control)
Error: wrong model type for regression

Answer 1

集成方法是将多个模型的预测结合起来。这可以用于分类结果和数字结果。

caret被取代了。现在有tidymodels了。包stacks允许您对数值数据进行集成回归。参见本教程中的数字结果延迟，卵孵化的时间是建模的。