R Caret软件包中的Logistic回归调整参数网格？

Question

我试图用caret package拟合R中的logistic回归模型。我做了以下工作：

model <- train(dec_var ~., data=vars, method="glm", family="binomial",
                 trControl = ctrl, tuneGrid=expand.grid(C=c(0.001, 0.01, 0.1, 1,10,100, 1000)))

但是，我不确定这个模型的调优参数应该是什么，而且我很难找到它。我假设它是C，因为C是sklearn中使用的参数。目前，我收到了以下错误-

错误:调优参数网格应该有列参数

你对如何解决这个问题有什么建议吗？

Answer 1

根据马克斯库恩的网络书- here，在caret中没有调谐参数glm .

​

​

我们可以很容易地通过测试一些基本的train调用来验证这种情况。首先，让我们从一个方法(rpart)开始，它在每个web书籍中都有一个调优参数(cp)。

library(caret)
data(GermanCredit)

# Check tuning parameter via `modelLookup` (matches up with the web book)
modelLookup('rpart')
#  model parameter                label forReg forClass probModel
#1 rpart        cp Complexity Parameter   TRUE     TRUE      TRUE

# Observe that the `cp` parameter is tuned
set.seed(1)
model_rpart <- train(Class ~., data=GermanCredit, method='rpart')
model_rpart
#CART 

#1000 samples
#  61 predictor
#   2 classes: 'Bad', 'Good' 

#No pre-processing
#Resampling: Bootstrapped (25 reps) 
#Summary of sample sizes: 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, ... 
#Resampling results across tuning parameters:

#  cp          Accuracy   Kappa    
#  0.01555556  0.7091276  0.2398993
#  0.03000000  0.7025574  0.1950021
#  0.04444444  0.6991700  0.1316720

#Accuracy was used to select the optimal model using  the largest value.
#The final value used for the model was cp = 0.01555556.

我们看到cp参数被调优了。现在让我们试试glm。

# Check tuning parameter via `modelLookup` (shows a parameter called 'parameter')
modelLookup('glm')
#  model parameter     label forReg forClass probModel
#1   glm parameter parameter   TRUE     TRUE      TRUE

# Try out the train function to see if 'parameter' gets tuned
set.seed(1)
model_glm <- train(Class ~., data=GermanCredit, method='glm')
model_glm
#Generalized Linear Model 

#1000 samples
#  61 predictor
#   2 classes: 'Bad', 'Good' 

#No pre-processing
#Resampling: Bootstrapped (25 reps) 
#Summary of sample sizes: 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, ... 
#Resampling results:

#  Accuracy   Kappa    
#  0.7386384  0.3478527

在本例中，使用上面的glm，没有执行参数调优。根据我的经验，名为parameter的parameter似乎只是一个占位符，而不是真正的调优参数。如下面的代码所示，即使我们试图强迫它调优parameter，它基本上只做一个值。

set.seed(1)
model_glm2 <- train(Class ~., data=GermanCredit, method='glm',
                    tuneGrid=expand.grid(parameter=c(0.001, 0.01, 0.1, 1,10,100, 1000)))
model_glm2
#Generalized Linear Model 

#1000 samples
#  61 predictor
#   2 classes: 'Bad', 'Good' 

#No pre-processing
#Resampling: Bootstrapped (25 reps) 
#Summary of sample sizes: 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, ... 
#Resampling results across tuning parameters:

#  Accuracy   Kappa      parameter
#  0.7386384  0.3478527  0.001    
#  0.7386384  0.3478527  0.001    
#  0.7386384  0.3478527  0.001    
#  0.7386384  0.3478527  0.001    
#  0.7386384  0.3478527  0.001    
#  0.7386384  0.3478527  0.001    
#  0.7386384  0.3478527  0.001    

#Accuracy was used to select the optimal model using  the largest value.
#The final value used for the model was parameter = 0.001.