caret::train：指定模型生成参数

Posted 2023-03-13

【中文标题】caret::train：指定模型生成参数

【英文标题】：caret::train: specify model-generation-parameters

【发布时间】：2012-05-16 22:17:21

【问题描述】：

我在 R 中使用 caret 库进行模型生成。我想生成一个 earth（又名 MARS）模型，并且我想为此模型生成指定 degree 参数。根据documentation（第11页）earth方法支持这个参数。

我在指定参数时收到以下错误消息：

> 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"

在指定degree参数时如何避免这个错误？

> 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   

【参考方案1】：

我一直发现 caret 中的功能既有用又有些令人抓狂。这是发生了什么。

您正试图通过 ... 参数将参数传递给 earth 到 train。 train 的文档包含该参数的描述：

传递给分类或回归例程的参数（例如 随机森林）。如果调整参数的值是 通过这里。

调整参数，嗯？好吧，如果您向下滚动并查看每种模型类型的调优参数的官方列表，您会看到 earth 的它们是 degree 和 nprune。

所以这里的问题是train 旨在自动沿着调整参数进行一些网格搜索，而... 参数将用于将更多参数传递给模型拟合函数except对于那些调整参数。

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))

请注意如何使用前导句点命名列。此外，令人沮丧的是，由于earth 中nprune 的默认值是NULL，我不确定您是否只能通过这种方式传递默认值。 （一般来说，在数据框中设置NULL 会简单地删除它们。）

【讨论】：

感谢您的解决方案。问题是：如何将“nprune”保持为其默认值？我在源代码中查找并发现默认值是使用私有（不可调用）函数marsSeq 计算的，因此它不是固定值。正如你所说，你不能忽略它。

在下面查看我的回答，它为我（和你的）问题提供了解决方案。

参数名前面的点真的有必要吗？对我来说，不管有没有它都可以。

【参考方案2】：

我找到了方法，joran 引导我走向正确的方向：

创建一个生成训练网格的新函数。这个函数必须接受len和data这两个参数。为了检索原始训练网格，您可以调用caret 包提供的createGrid 方法。然后，您可以根据需要修改网格。例如，要保持 nprune 参数不变并将 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)

【讨论】：

谢谢@theomega。这很有帮助。你知道createGrid中的len和tuneLength（train的参数）之间的联系是什么吗？另外，为什么createGrid 需要接收某些模型的数据？ （?createGrid对此不多说）

请提出一个新问题，我很乐意为您提供帮助

感谢 theomega：这是我的问题：***.com/questions/14839730/…。我仍然缺少澄清tuneLength 和createGrid 中的 len 参数之间的联系的答案，例如它们可以一起使用吗？他们是什么关系？