Среднее накопление в MLR по ответам, когда два базовых ученика не согласны - PullRequest
Новая
       11

Среднее накопление в MLR по ответам, когда два базовых ученика не согласны

0 голосов
/ 01 октября 2018

Я использовал «средний» метод суммирования, чтобы сложить двух базовых учеников в MLR.Это выглядит примерно так: 

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

Мой вопрос таков: если у меня два базовых ученика, и один прогнозирует результат 1, а другой - 0 в контексте двоичной классификации.Как метод усреднения вычисляет суммированный ответ, так как среднее значение должно быть (1 + 0) / 2 = 0,5?

Обратите внимание, что в этом конкретном случае я должен составлять ответы, а не вероятностные оценки.

Буду признателен за любые идеи, которые вы могли бы дать мне о том, как алгоритм решает в этих случаях.

С наилучшими пожеланиями, Даниэль

1 Ответ

0 голосов
/ 01 октября 2018

В этом случае принимается большинство голосов.

См. Код функции predictLearner.StackedLearner в https://github.com/mlr-org/mlr/blob/master/R/StackedLearner.R: 

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

На данный момент документально не документирован.

С уважением, Филипп

...