R中的“堆叠”集成模型-零训练错误？

如何解决R中的“堆叠”集成模型-零训练错误？

作为一项学习练习，我正在尝试手动编写代码（用R编写），以将不同的机器学习模型“堆叠”（集成）在一起（目标是二进制响应分类）。我已经从R中获取了流行的“声纳”数据集：首先，我获取了一些训练数据，并将其输入到“随机森林”算法以及“ ada boost”算法中。我从这两种算法获得输出概率，然后将其提供给“ xgboost”算法进行最终预测。由于某种原因，这导致模型的训练误差为0。这不对。

有人可以告诉我我做错了什么，如何解决此问题？我在下面附加了我的代码。

library (mlbench)
library (randomForest)
library(ada)
library(xgboost)
library(caret) 

数据（声纳）

     index = createDataPartition(y=Sonar$Class,p=0.75,list=FALSE)
     train_set = Sonar[index,]
     test_set = Sonar[-index,]
    
    ########Fit Random Forest
    model_rf = randomForest(Class~.,train_set,mtry = 12,ntree=500,prob=TRUE)
    model_rf
    
    ####### Fit ada model
    model_ada = ada(train_set[,-61],train_set$Class,nu=0.01,iter = 100,type="discrete")
    model_ada
    
    ######### Predict on train data
    
    pred_train_rf = predict(model_rf,train_set[,type="prob")
    pred_train_ada = predict(model_ada,type="prob")
    
    ######### Append predicted probabilities to the trainset : for class "M"
    
    train_set$pred_rf = pred_train_rf[,1]
    train_set$pred_ada = pred_train_ada[,1]
    
    ############# Fit xgboost model on the predicted probabilities of earlier two models
    
    data_matrix <- as.matrix(train_set[,c(62:63)])
    output_vector = as.vector(ifelse(train_set$Class == "M",1,0))
    
    model_xgboost <- xgboost(data = data_matrix,label = output_vector,max.depth = 2,eta = 1,nthread = 2,nrounds = 10,objective = "binary:logistic")
    
    ######################################### 
    [1] train-error:0.000000 
    [2] train-error:0.000000 
    [3] train-error:0.000000 
    [4] train-error:0.000000 
    [5] train-error:0.000000 
    [6] train-error:0.000000 
    [7] train-error:0.000000 
    [8] train-error:0.000000 
    [9] train-error:0.000000 
    [10]    train-error:0.000000 

谢谢。

解决方法

这里的行为是意外的。 RandomForest总是过度适合训练数据。

您可以通过在训练数据上计算出RF模型的准确性来看到这一点。

model_rf = randomForest(Class~.,train_set,mtry = 12,ntree=500,prob=TRUE)
mean(predict(model_rf,data = train_set) == train_set$Class)

几乎每次您运行代码时，它都是100％准确的。因此，如果我是对的，那么您或多或少都使用Class来预测xgboost代码中的Class。

您需要做的是稍微更改工作流程。代替使用data_matrix的训练数据，请使用test_data。那应该做的。您还需要编写一个循环并多次执行此操作，以获得更现实的可预测性，因为小的数据集在任何精度测量中都可能导致大量噪声。