插入包:列车功能中的分层交叉验证

Question

有没有办法在使用列车功能将模型拟合到大的不平衡数据集时执行分层交叉验证？我知道可以直接进行k折交叉验证,但我的类别非常不平衡.我已经看过关于这个主题的讨论,但没有真正明确的答案.

提前致谢.

Answer 1

有一个名为'index'的参数,可以让用户指定索引进行交叉验证.

folds <- 4
cvIndex <- createFolds(factor(training$Y), folds, returnTrain = T)
tc <- trainControl(index = cvIndex,
               method = 'cv', 
               number = folds)

rfFit <- train(Y ~ ., data = training, 
            method = "rf", 
            trControl = tc,
            maximize = TRUE,
            verbose = FALSE, ntree = 1000)