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r - R の最小二乗誤差を見つけるための重みの最適化

実際のモデルと、予測値と適合値を含む 4 つの異なるモデルがあります。これらの適合値を使用して、(summation(wifi)-actuals)^2 が最小になるように最適な重みを見つけたいと思います。ここで、wi は最適に見つけたい重みで、fi は各モデルの適合値です。

私がwiに対して持っている制限は次のとおりです。

  1. 重みは 0 より大きくなければなりません。
  2. 重みは 1 より小さくなければなりません。
  3. 重みの合計は 1 でなければなりません

ここで同様の例を見たことがあります [ https://stats.stackexchange.com/questions/385372/weight-optimization-in-order-to-maximize-correlation-r ]が、特定の問題については再現できませんでした。

問題をよりよく理解するためにサンプルデータを生成しましょう

ここで、(summation(wifi)-actuals)^2 が最小になるように (w1,w2,w3,w4) を最適に見つける必要があります。重みを保存したいのですが、前述したように、これら 4 つのモデルからの予測もあります。最適な重みを取得すると、アンサンブル モデルの予測値は、これらの重みと予測値の線形関数になります。アンサンブルの最初の予測値は次のようになります。

ensemble_pred_1 = w1*model1_pred1+w2*model2_pred1+w3*model3_pred1+w4*model4_pred1

必要に応じてアンサンブル モデルを生成できるように、最適な wi を見つけるのを手伝ってください。

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r - 関数を R に収めることができません

簡単なテストをしたかった：

  1. 多くのポイントを持つ関数を作成します。データにランダム ノイズを追加します。

  2. n ポイントごとに、平均と標準偏差を計算します。

  3. エラーバー (sd*1.96/sqrt(n) のようなもの) を使用して、新しい (「ブロックされた」) データを表示します。

  4. nls フィットと重み ((sd/sqrt(n))^(2)) を使用して、「ブロックされた」データをフィットします。

次に 、.swts * attr(rhs, "gradient") の fit Error でエラーが発生します: ....

  1. 重みがなければ、これはうまく機能します。
user9949797

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