本文共 2228 字，大约阅读时间需要 7 分钟。

多轮建模是一种通过多次抽样和迭代训练的机器学习方法，尤其在小训练集或数据分布不均衡的情况下尤为重要。传统的单次抽样可能导致模型性能不稳定，多轮建模可以有效缓解这一问题。

为什么需要多轮建模？

多轮建模的核心思想是通过多次随机划分训练集和验证集，训练多个模型并综合评估其性能。这种方法能帮助发现模型的鲁棒性和稳定性，尤其适用于小数据集或类别分布不均衡的情况。

R语言多轮建模实现

以下是使用R语言实现多轮建模的具体步骤，以朴素贝叶斯模型为例：

加载必要库

library(caret)
library(e1071)
library(pROC)

加载数据集

dataset <- read.csv("X disease code fs.csv")
X <- dataset[, 2:14]
Y <- dataset[, 1]

初始化结果数据框

results <- data.frame(
    Random_Seed = integer(),
    Sensitivity_Test = numeric(),
    Specificity_Test = numeric(),
    AUC_Test = numeric(),
    Sensitivity_Train = numeric(),
    Specificity_Train = numeric(),
    AUC_Train = numeric()
)

迭代随机抽样

for (n in 1:2000) {
    set.seed(n)
    
    # 划分训练集和测试集
    trainIndex <- createDataPartition(Y, p = 0.7, list = FALSE)
    X_train <- X[trainIndex, ]
    X_test <- X[-trainIndex, ]
    y_train <- Y[trainIndex]
    y_test <- Y[-trainIndex]
    
    # 标准化特征
    preProcValues <- preProcess(X_train, method = c("center", "scale"))
    X_train <- predict(preProcValues, X_train)
    X_test <- predict(preProcValues, X_test)
    
    # 训练朴素贝叶斯模型
    model <- naiveBayes(X_train, y_train)
    
    # 进行预测
    y_pred <- predict(model, X_test)
    y_train_pred <- predict(model, X_train)
    
    # 计算混淆矩阵和AUC分数
    cm_test <- confusionMatrix(as.factor(y_pred), as.factor(y_test))
    cm_train <- confusionMatrix(as.factor(y_train_pred), as.factor(y_train))
    auc_test <- auc(as.numeric(y_test), as.numeric(y_pred))
    auc_train <- auc(as.numeric(y_train), as.numeric(y_train_pred))
    
    # 提取敏感性和特异性
    sen_test <- cm_test$byClass["Sensitivity"]
    sep_test <- cm_test$byClass["Specificity"]
    sen_train <- cm_train$byClass["Sensitivity"]
    sep_train <- cm_train$byClass["Specificity"]
    
    # 追加结果
    results <- rbind(results, data.frame(
        Random_Seed = n,
        Sensitivity_Test = sen_test,
        Specificity_Test = sep_test,
        AUC_Test = auc_test,
        Sensitivity_Train = sen_train,
        Specificity_Train = sep_train,
        AUC_Train = auc_train
    ))
}

保存结果

write.csv(results, "jet_NB_par.csv", row.names = FALSE)

文章操作说明

多轮建模通过多次迭代和随机抽样，能够提供更稳健的模型性能评估，特别适合小数据集和类别不平衡的问题。

转载地址：http://rolfz.baihongyu.com/