R中的暂停和继续插入符号训练

Question

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R中暂停恢复训练的完整解决方案

假设我将在R中进行caret培训，但我想将此培训分为两个运行阶段。

library(mlbench)
data(Sonar)
library(caret)
set.seed(998)
inTraining <- createDataPartition(Sonar$Class, p = .75, list = FALSE)
training <- Sonar[ inTraining,]
testing  <- Sonar[-inTraining,]

# First run session
nn.partial <- train(Class ~ ., data = training, 
                method = "nnet",
                 max.turns.of.iteration=5) # Non-existent parameter. But represents my goal

让我们假设nn完整对象我只有一个具有训练信息的局部对象，直到第五回合为止（即nn.partial）。因此，将来我可以运行以下代码来完成培训工作：

library(mlbench)
data(Sonar)
library(caret)
set.seed(998)
inTraining <- createDataPartition(Sonar$Class, p = .75, list = FALSE)
training <- Sonar[ inTraining,]
testing  <- Sonar[-inTraining,]

nn <- train(Class ~ ., data = training, 
                 method = "nnet",
                 previous.training=nn.partial) # Non-existent parameter. But represents my goal

我知道max.turns.of.iteration和previous.training都不存在于train功能中。我只是尽力用代码表示如果已经在train函数中实现的理想世界。但是，由于参数不存在，是否有办法通过某种方式欺骗函数来实现此目标（即，多次进行插入符号训练？）>

我尝试使用trainControl功能没有成功。

t.control <- trainControl(repeats=5)
nn <- train(Class ~ ., data = training, 
                 method = "nnet",
trControl = t.control)
通过这样做，迭代匝数仍然比5高得多，正如我在我的示例中希望获得的。

假设我将在R中进行插入式训练，但我想将此训练分为两个运行阶段。库（mlbench）数据（声纳）库（脱字符）set.seed（998）正在训练中

Answer 1

我几乎可以肯定，在当前的插入式基础架构中实施起来非常复杂。但是，我将向您展示如何使用mlr3开箱即用地实现这种功能。