将已经训练好的几个模型做成集成模型

Question

已经调参、训练好的几个模型，能做出一个集成模型吗？
下面的代码可以建立集成模型，但是不能对单个模型调参。我之前训练了XGB、KNN、ANN模型，命名为XGB1、KNN1、ANN1 ，请问怎么把这几个模型（XGB1、KNN1、ANN1 ）做成集成模型呢？

set.seed(2)
models <- caretList(
  type ~ ., data = train,
  trControl = control,
  metric = "ROC",
  methodList = c("rpart", "earth", "knn")
)

models
stack <- caretStack(models, method = "glm",
                    metric = "ROC",
                    trControl = trainControl(
                      method = "boot",
                      number = 5,
                      savePredictions = "final",
                      classProbs = TRUE,
                      summaryFunction = twoClassSummary
                    ))

Answer 1

该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写：

首先，你已经训练好了几个模型，包括XGB1、KNN1和ANN1。现在的目标是将它们组合成一个集成模型。你已经尝试了使用caret包中的函数来建立集成模型，但是这个方法似乎不适用于你已有的模型。
一个更简单的方法是使用集成学习的概念手动组合这些模型。你可以使用投票（Voting）或者平均（Averaging）的方法来组合它们。

1. 投票方法 ：每个模型都会对新样本进行预测，然后最终的预测结果是所有模型投票结果的多数决定。
2. 平均方法 ：每个模型都对新样本进行预测，然后取所有模型预测结果的平均值作为最终预测结果。
   下面是如何实现这两种方法的代码：
   R
   Copy code

   # 投票方法
   ensemble_vote <- function(XGB1_pred, KNN1_pred, ANN1_pred) {
   final_pred <- ifelse((XGB1_pred + KNN1_pred + ANN1_pred) >= 2, 1, 0)
   return(final_pred)
   }
   # 平均方法
   ensemble_avg <- function(XGB1_pred, KNN1_pred, ANN1_pred) {
   final_pred <- (XGB1_pred + KNN1_pred + ANN1_pred) / 3
   final_pred <- ifelse(final_pred >= 0.5, 1, 0)
   return(final_pred)
   }
   # 获取每个模型的预测结果
   XGB1_pred <- predict(XGB1, newdata = test)
   KNN1_pred <- predict(KNN1, newdata = test)
   ANN1_pred <- predict(ANN1, newdata = test)
   # 使用投票方法得出最终预测结果
   final_pred_vote <- ensemble_vote(XGB1_pred, KNN1_pred, ANN1_pred)
   # 使用平均方法得出最终预测结果
   final_pred_avg <- ensemble_avg(XGB1_pred, KNN1_pred, ANN1_pred)
   

   在上述代码中，XGB1_pred、KNN1_pred和ANN1_pred分别代表了每个模型对测试集的预测结果。然后，通过ensemble_vote和ensemble_avg函数可以得到最终的集成预测结果。
   这种方法简单直接，而且你可以根据需要对每个模型的权重进行调整，以提高集成模型的性能。

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