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r caretEnsemble-将拟合参数传递给caretList中的一个特定模型

ensemble-learning r-caret r

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Max Power · 技术社区 · 9 年前

我有一些代码将几个(交叉验证)模型与一些数据相匹配,如下所示。

library(datasets)
library(caret)
library(caretEnsemble)

# load data
data("iris")

# establish cross-validation structure
set.seed(32)
trainControl <- trainControl(method="repeatedcv", 
                             number=5, repeats=3, # 3x 5-fold CV
                             search="random")

algorithmList <- c('lda',         # Linear Discriminant Analysis 
                   'rpart' ,      # Classification and Regression Trees
                   'svmRadial')   # SVM with RBF Kernel

# cross-validate models from algorithmList
models <- caretList(Species~., data=iris, trControl=trainControl, methodList=algorithmList)

到现在为止,一直都还不错。然而,如果我添加 'gbm' algorithmList ,我收到了大量无关的日志消息,因为 gbm 似乎有一个 verbose=TRUE

根据 caret docs ,如果我在跑步 train method='gbm' caretList ),我可以简单地添加 verbose=FALSE train() .但当我尝试时,这会引发一个错误 护理列表

所以我想通过 详细=错误 (或任何其他拟合参数,理论上)具体到一个特定模型的 methodList .我如何才能做到这一点?

1 回复 | 直到 7 年前

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Max Power 9 年前

好的,这实际上在文档中得到了很好的解决。

?caretList

包括:

比methodList灵活得多,并允许指定

algorithmList <- c('lda',         # Linear Discriminant Analysis 
                   'rpart' ,      # Classification and Regression Trees
                   'svmRadial',   # SVM with RBF Kernel
                   'gbm')         # Gradient-boosted machines

我使用:

modelTypes <- list(lda      = caretModelSpec(method="lda"),
                   rpart    = caretModelSpec(method="rpart"),
                   svmRadial= caretModelSpec(method="svmRadial"),
                   gbm      = caretModelSpec(method="rf", verbose=FALSE)

…然后 models <- caretList(...

models <- caretList(... methodList=algorithmList)

models <-caretList(...  tuneList = modelTypes)