从运行结果来看,R方最高为0.7147,此时对应的参数是nrounds = 100, lambda = 0.1, alpha = 0 and eta = 0.3,我们将以这组参数为基础进行后续的精调。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...
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), ...
> #trainControl这个函数是为了设置train函数重采样的方式,例如这里就是使用五折交叉验证的方法 > trControl <- trainControl(method = 'cv',number = 5,selectionFunction = 'oneSE') > #expand.grid是用来设置需要调整的参数及调整的范围,结果用在train函数中 > grid <- expand.grid(.model='tree', + .tri...
在我们的示例中,可以看到具有4个变量(nvmax = 4)的模型是具有最低RMSE的模型。您可以显示由train()函数自动选择的最佳调整值(nvmax),如下所示: step.model$bestTune ## nvmax ## 4 4 这表明最好的模型是nvmax = 4个变量的模型。该函数summary()报告每种模型大小的最佳变量集,直到最佳的4变量模型。 sum...
最后使用train函数进行模型训练 可以看到mtry=3是模型准确率最高。 plot(rfFit1) 以上使用的是分类模型,如需进行数值预测,需采用回归模型。由于随机森林自动识别两种类型,只需将trainy换成对应的数值即可。 可以看到mtry=20是模型准确率最高。 plot(...
参数调整:调节模型合适的选项的过程,如股票C5.0决策树模型中的trials参数,神经网络中的调节节点、隐层数目,SVM中的核函数等等。 caret包自动调整参数:train函数,为分类和回归的150种不同机器学习模型自动搜寻一个最优的模型。支持的模型及相关可调节参数的详细信息可参考:http://topepo.github.io/caret/mode...
R语言中进行K近邻算法分析的函数包有class包中的knn函数、caret包中的train函数和kknn包中的kknn函数 knn(train, test, cl, k = 1, l = 0, prob = FALSE, use.all = TRUE) 参数含义: train:含有训练集的矩阵或数据框 test:含有测试集的矩阵或数据框 ...
train$new[train$var == NA] <- 1 Data[is.na(Data)] <- 0——数据框多维变量中给NA值赋值为0 apply(A,Margin,FUN,...)——A为矩阵,Margin设定待处理的维数,为1是横排(行),为2是竖排(列)做运算,Fun是运算函数 sweep(x,2,apply(x,MARGIN=1,mean),FUN)——对数组或者矩阵进行运算。 MARGIN=1...
参数调整:调节模型合适的选项的过程,如股票C5.0决策树模型中的trials参数,神经网络中的调节节点、隐层数目,SVM中的核函数等等。 caret包自动调整参数:train函数,为分类和回归的150种不同机器学习模型自动搜寻一个最优的模型。支持的模型及相关可调节参数的详细信息可参考:http://topepo.github.io/caret/modelList....
train( mehd = "gbm", 对于梯度提升机 (GBM) 模型,有三个主要调整参数: 迭代次数,即树,( n.trees 在 gbm 函数中调用) 树的复杂度,称为 interaction.depth 学习率:算法适应的速度,称为 shrinkage 节点中开始分裂的最小训练集样本数 ( n.minobsinnode) ...