มีวิธีการปิดการใช้งานคุณสมบัติการปรับพารามิเตอร์ (ตาราง) ใน CARET หรือไม่?

CARET จะใช้กริดการปรับแต่งที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยอัตโนมัติเพื่อสร้างแบบจำลองต่างๆก่อนที่จะเลือกรุ่นสุดท้ายจากนั้นทำการฝึกอบรมรุ่นสุดท้ายในข้อมูลการฝึกอบรมเต็มรูปแบบ ฉันสามารถจัดหากริดการปรับจูนของตัวเองด้วยการรวมกันของพารามิเตอร์เดียวเท่านั้น อย่างไรก็ตามแม้ในกรณีนี้ CARET "เลือก" โมเดลที่ดีที่สุดในบรรดาพารามิเตอร์การปรับ (แม้ว่าจะมีเพียงหนึ่งในกรณีนี้) จากนั้นจึงปรับโมเดลให้เหมาะสมกับข้อมูลการฝึกอบรมทั้งหมด นี่เป็นขั้นตอนพิเศษที่ฉันต้องการหลีกเลี่ยง

ฉันจะข้ามขั้นตอนการค้นหาแบบจำลองข้ามการเปลี่ยนแปลงในตารางการปรับแต่งและบังคับให้ CARET สร้างข้อมูลการฝึกอบรมทั้งหมดได้ (นอกเหนือจากการเรียกไลบรารี่ต้นแบบโดยตรง)

คุณสามารถระบุในmethod="none" trainControlตัวอย่างเช่น:

train(Species ~ ., data=iris, method="rf", tuneGrid=data.frame(mtry=3),
  trControl=trainControl(method="none"))

ฉันไม่แน่ใจว่าเมื่อสิ่งนี้ถูกนำไปใช้

วิธีที่ดีที่สุดคือการจัดหาไฟล์ datGrame tuneGrid อย่างชัดเจน ตัวอย่างเช่นฟอเรสต์แบบสุ่มมีเพียงพารามิเตอร์การปรับแต่ง 'mtry' ซึ่งควบคุมจำนวนของคุณสมบัติที่เลือกสำหรับแต่ละต้น

ในการตั้งค่า mtry ด้วยค่าเฉพาะคุณอาจเลือกค่าเริ่มต้น randomForest (? randomForest) ทำสิ่งนี้:

model <- train(x = X, y = Y, method = 'rf', tuneGrid = data.frame(.mtry = M))

โดยที่ M คือค่าเดียวของพารามิเตอร์การปรับที่คุณต้องการใช้

สำหรับการปรับพารามิเตอร์หลายตัวทำสิ่งนี้:

tuneGrid = data.frame(.par1 = P1, .par2 = P2, .par3 = P3)

ฉันไม่คิดว่ามันเป็นไปได้ (อย่างน้อยก็เป็นไปไม่ได้เมื่อสองสามเวอร์ชั่นที่แล้ว) สามารถลดผลกระทบต่อประสิทธิภาพโดยการตั้งค่าพาร์ติชั่นการสุ่มตัวอย่างเพียงครั้งเดียวในข้อมูลการฝึกอบรม

ฟังก์ชั่นนี้มีประโยชน์สำหรับฉันฉันจะ ping ผู้เขียนแพ็คเกจ