caret :: train:指定模型生成参数

Question

我正在使用caretR中的库来生成模型.我想生成一个earth(又名MARS)模型,我想degree为这个模型生成指定参数.根据文档(第11页),该earth方法支持此参数.

指定参数时,我收到以下错误消息:

> library(caret)
> data(trees)
> train(Volume~Girth+Height, data=trees, method='earth', degree=1)
Error in { : 
  task 1 failed - "formal argument "degree" matched by multiple actual arguments"

指定degree参数时如何避免此错误？

> sessionInfo()
R version 2.15.0 (2012-03-30)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)

locale:
 [1] LC_CTYPE=en_GB.UTF-8       LC_NUMERIC=C              
 [3] LC_TIME=en_GB.UTF-8        LC_COLLATE=en_GB.UTF-8    
 [5] LC_MONETARY=en_GB.UTF-8    LC_MESSAGES=en_GB.UTF-8   
 [7] LC_PAPER=C                 LC_NAME=C                 
 [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C            
[11] LC_MEASUREMENT=en_GB.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
 [1] earth_3.2-3    plotrix_3.4    plotmo_1.3-1   leaps_2.9      caret_5.15-023
 [6] foreach_1.4.0  cluster_1.14.2 reshape_0.8.4  plyr_1.7.1     lattice_0.20-6

loaded via a namespace (and not attached):
[1] codetools_0.2-8 compiler_2.15.0 grid_2.15.0     iterators_1.0.6
[5] tools_2.15.0   

Answer 1

我总是发现插入符号中的函数既有用又有些令人发狂.这是正在发生的事情.

您正在尝试一个参数传递给earth通过...参数train.该文档train包含该参数的描述:

传递给分类或回归例程的参数(例如randomForest).如果在此处传递调整参数的值,则会发生错误.

调整参数,是吗？好吧,如果你向下滚动并检查每个模型类型的正式调整参数列表,你会看到earth它们是,degree和nprune.

所以这里的问题train是设计用于沿着调整参数自动化一些网格搜索,并且该...参数用于将更多参数传递给模型拟合函数,除了那些调整参数.

如果要设置调整参数,则需要使用其他参数,如下所示:

train(Volume~Girth+Height, data=trees, method='earth',
      tuneGrid = data.frame(.degree = 1,.nprune = 5))

请注意列如何以前导句点命名.另外,令人沮丧的是,因为earthfor 的默认值nprune是NULL,我不确定你是否可以通过这种方式只传递默认值.(通常,NULL在数据框中设置内容只会删除它们.)

Answer 2

我发现了怎么做,约兰带领我走向了正确的方向:

创建一个生成训练网格的新功能.此函数必须接受两个参数len和data.为了检索原始训练网格,您可以调用包createGrid提供的方法caret.然后,您可以根据需要修改网格.例如,为了使nprune参数保持不变并degree从1 添加到5,请使用以下代码:

  createMARSGrid <- function(len, data) {
      g = createGrid("earth", len, data)
      g = expand.grid(.nprune=g$.nprune, .degree=seq(1,5))
      return(g)
  }   

然后像这样调用它:

train(formula, data=data, method='earth', tuneGrid = createMARSGrid)