Caret包的微调模型

Question

我正在使用CARET包来微调随机森林mtry参数。在软件包中，tunelength参数可用于自动搜索最佳mtry参数。但问题是，当我在交叉验证中设置最少2折时，"tunelength“就起作用了。当我不需要交叉验证时，它不起作用。

ctrl <- trainControl(method = "cv", classProbs = TRUE, summaryFunction = twoClassSummary, number = 2)

set.seed(2)
trained <- train(Y ~ . , data = mydata, method = "rf", ntree = 500, tunelength = 10, metric = "ROC", trControl = ctrl, importance = TRUE)

有人知道tunelength的默认设置吗？我的意思是mtry的值，应该从哪个值开始。

Answer 1

我想你不明白参数调优是什么意思。您想要选择最佳的参数组合，以提高某些质量度量。问题是，这种质量度量不能在训练集本身上计算，因为这将导致过度拟合。交叉验证准确地为您的质量度量提供了一个公正的估计。

Answer 2

，但问题是，当我在交叉验证中设置最少2折时，"tunelength“就起作用了。当我不需要交叉验证时，它不起作用。

我不知道“不起作用”是什么意思。如果不重采样，则确定mtry的方法不多。您可以在trainControl中使用method = "OOB"，并使用内部随机森林估计，并以与前面相同的方式设置tuneLength (有关更多详细信息，请参阅这些two pages )。

再说一次，我不确定这是否回答了你的问题。

最大值