R:如何检查选择了哪一种集成算法模型来执行回归？

Question

我正在使用R包马鞭素 (不是在CRAN上)来缩小卫星图像的规模。根据一揽子文件的说明：

machisplin.mltps函数同时评估这六种算法的不同组合，以预测输入数据。在模型整定过程中，每种算法都从0~1处进行系统加权，并对模型的拟合度进行了评估。通过k次交叉验证(k=10)确定了性能最好的模型，并选择了残差平方和最小的模型。在确定了最佳的模型算法和权重之后，使用完整的训练数据集创建了最终的模型。

我的问题是，我如何能够检查哪种型号的6已被选择为缩小比例？换句话说，当我导出缩小的图像时，我想知道使用了哪种算法(从6种算法中)来执行缩放。

以下是代码：

library(MACHISPLIN)
library(raster)
library(gbm)

evi = raster("path/evi.tif") # covariate
ntl = raster("path/ntl_1600.tif") # raster to be downscaled

##convert one of the rasters to a point dataframe to sample.  Use any raster input.
ntl.points<-rasterToPoints(ntl, 
fun = NULL, 
spatial = FALSE)

##subset only the x and y data
ntl.points<- ntl.points[,1:2]

##Extract values to points from rasters
RAST_VAL<-data.frame(extract(ntl, ntl.points))

##merge sampled data to input
InInterp<-cbind(ntl.points, RAST_VAL)

#run an ensemble machine learning thin plate spline 
interp.rast<-machisplin.mltps(int.values = InInterp, 
                              covar.ras = evi, 
                              smooth.outputs.only = T, 
                              tps = T,
                              n.cores = 4)

#set negative values to 0
interp.rast[[1]]$final[interp.rast[[1]]$final <= 0] <- 0

writeRaster(interp.rast[[1]]$final,
            filename = "path/ntl_splines.tif")

我竞争了所有的输出参数(请参考包描述中的示例2)，但是我找不到任何与我的问题相关的内容。

我也在GitHub上发布了一个GitHub。您可以从这里下载我的图片。

Answer 1

我认为这是一个误解，自恋，不是测试6，并给出一个。它尝试了许多6人的组合，并给出了一个合奏.换句话说，这是我将得到的6种算法的最佳组合，而不是6种算法中的一种。

它将得到“一个20% algo1，10% algo2等的模型”，而不是"algo1是最好的和选择的“。