Caret包的train函数中
tuneLength
如何在不同模型中工作?
ctreeModel <- train(CompressiveStrength ~ .,
+ data = trainingSet,
+ method = "ctree",
+ tuneLength = 10,
+ trControl = controlObject)
在这种情况下,是否使用
tuneLength
来定义每个分割中使用的预测变量的数量?
这一切都取决于型号。插入符号中一个有价值的函数是
modelLookup()
。传递一个包含您正在使用的模型名称的字符串,例如 modelLookup("rf")
,它会告诉您 tunelength
正在调整哪个参数。在你上面的情况下:
> modelLookup("ctree")
model parameter label forReg forClass probModel
1 ctree mincriterion 1 - P-Value Threshold TRUE TRUE TRUE
如果您想尝试特定值,您还可以以更定制的方式指定您自己的调整范围。为此,请传递一个数据框,其列名称与
modelLookup()
中的参数相匹配,或者如果您有许多用于您正在使用的特定模型的数据框,请尝试 expand.grid()
。