关于train函数中方法参数的具体情况,可以参阅网址:http://topepo.github.io/caret/train-models-by-tag.html。 3、进一步缩小参数范围(精调)。指定的参数范围尽可能在上面参数的附近(nrounds = 100, lambda = 0.1, alpha = 0 and eta = 0.3),因此这里我们将nrounds =100 , lambda = seq(0,2.0,0.2), ...
traindata <- data[,1:len-1] #x值 trainClass <- data[,len] #y值 2、使用xgblinear方法来进行回归分析(粗调) #xgblinear set.seed(1) fit_xgblinear<- train(traindata, trainClass, method = "xgbLinear", #这里可以设置使用的模型 trControl = trainControl(method = "cv",number = 10,search ...
r语言elm_train函数 elm_train函数是用于训练Extreme Learning Machine(ELM)模型的R语言函数。它将一组输入数据和相应的输出数据作为输入,并生成一个训练好的ELM模型,该模型可以用于预测新的输入数据的输出。 函数语法: elm_train(inputs, outputs, hidden_nodes, activation_func = "sigmoid", k = NULL) 参数...
总结:train函数可以建立很多种模型,而且对于模型还可以根据不同的评价标准自动调整参数来找出最优的结果。所以train可以选择何种模型,选择调整哪些参数,调整参数的范围,和选择判断模型优劣的评判方式 train函数介绍 train(x, y, method = "rf", preProcess = NULL, ..., weights = NULL, metric = ifelse(is.fac...
其它原因就是类别界限非常清晰，俗称好预测。可能用个逻辑回归，决策树效果都能很好。
样本极度不平衡的话看准确率没有意义吧？