Question

我正在使用“平均”堆叠方法在MLR中堆叠两个基础学习者。看起来像这样：

stacked.lrns[[1]] = makeStackedLearner(base.lrns,
                                       method = 'average', 
                                       predict.type = 'response')

我的问题是：如果我有两个基础学习者，并且在二元分类环境中一个预测结果1，另一个预测结果0。由于平均值应为（1 + 0）/ 2 = 0.5，因此平均值方法如何计算堆叠响应？

请注意，在这种情况下，我必须堆叠响应而不是概率估计。

对于您能提供这些有关算法在这些情况下如何决定的见解，我将不胜感激。

最良好的祝愿，丹尼尔

Answer 1

在这种情况下，将进行多数表决。

请参见https://github.com/mlr-org/mlr/blob/master/R/StackedLearner.R中的函数predictLearner.StackedLearner的代码：

return(factor(apply(probs, 1L, computeMode), td$class.levels))

此文件目前没有很好的记录。

最好的问候，菲利普

当两个基础学习者不同意时，MLR中的平均堆栈超过响应

1 个答案: