Я сделал некоторые классификационные модели, где 1
означает, что это одно и то же лицо, а 0
означает, что они разные.Модели классификации ансамблей
Если я печатаю голову из моих предсказаний выглядит следующим образом:
> head(PredictCTree)
[1] 0 0 0 0 0 0
Levels: 0 1
> head(PredictSVM)
1 1.1 1.2 1.3 1.7 1.14
0 0 0 0 0 0
Levels: 0 1
> head(PredictForest)
1.212 1.839 1.906 1.951 1.1011 1.1151
1 1 1 0 1 1
Levels: 0 1
Так что, если я хочу, чтобы усреднить их и добавить их я должен сделать их числовыми, но вот где я борюсь : Пример:
> PredictForest[1]
1.212
1
Levels: 0 1
в основном я хочу добавить 1 + 0 (для PredictForest и СВМ)
as.numeric(PredictForest[1])
[1] 2
, но я в конечном итоге получить этот ответ:
> as.numeric(PredictForest[1]) + as.numeric(fitted.results[1] + as.numeric(PredictCTree[1]))
[1] 4
Любые предложения?
Мой ожидаемый результат будет:
> as.numeric(PredictForest[1]) + as.numeric(fitted.results[1] + as.numeric(PredictCTree[1]))
[1] 1
Так позже я мог разделить или дать веса, чтобы проверить и получить наиболее вероятный класс.
Спасибо!
Спасибо, сейчас я понимаю! –