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问使用插入符号在随机森林中显式设置ntree和mtry
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Stack Overflow用户

提问于 2021-04-09 23:31:56

回答 1查看 76关注 1票数 0

我尝试使用插入符号显式地将树的数量和mtry传递给随机森林算法：

library(caret)
library(randomForest)
repGrid<-expand.grid(.mtry=c(4),.ntree=c(350))
controlRep <- trainControl(method="cv",number = 5)

rfClassifierRep <- train(label~ .,
                      data=overallDataset,
                      method="rf",
                      metric="Accuracy",
                      trControl=controlRep,
                      tuneGrid = repGrid,)

我得到了这个错误：

Error: The tuning parameter grid should have columns mtry

我先试着用更明智的方式：

rfClassifierRep <- train(label~ .,
                      data=overallDataset,
                      method="rf",
                      metric="Accuracy",
                      trControl=controlRep,
                      ntree=350,
                      mtry=4,
                      tuneGrid = repGrid,)

但这会导致一个错误，说明我有太多的超参数。这就是为什么我要做一个1x1的网格。

machine-learning

random-forest

r-caret

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-04-09 23:55:42

ntree不能是随机林的tuneGrid的一部分，只能是mtry的一部分(请参阅每个模型here的调优参数的详细目录)；您只能通过train传递它。相反，由于您调优了mtry，因此后者不能是train的一部分。

总而言之，这里的正确组合是：

repGrid <- expand.grid(.mtry=c(4))  # no ntree

rfClassifierRep <- train(label~ .,
                      data=overallDataset,
                      method="rf",
                      metric="Accuracy",
                      trControl=controlRep,
                      ntree=350, 
                      # no mtry
                      tuneGrid = repGrid,)

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/67024039

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