使用具有不同调整参数的 R Caret 模型答案

【问题标题】：Using R Caret model with different tunning parameters使用具有不同调整参数的 R Caret 模型
【发布时间】：2015-01-07 15:00:44
【问题描述】：

我在调优函数中训练了一个具有三种尺寸的 NNET Caret 模型。最终模型安装了一种尺寸。它是由最小的 RMSE 自动选择的。

    Neural Network 

9700 samples
  23 predictor

Pre-processing: centered, scaled 
Resampling: Cross-Validated (8 fold, repeated 8 times) 

Summary of sample sizes: 8488, 8488, 8487, 8485, 8488, 8488, ... 

Resampling results across tuning parameters:

  size  RMSE    Rsquared  RMSE SD   Rsquared SD
  12    0.0328  0.951     0.002033  0.006127   
  24    0.0221  0.978     0.001358  0.002764   
  72    0.0134  0.992     0.000647  0.000815   

Tuning parameter 'decay' was held constant at a value of 5e-04
RMSE was used to select the optimal model using  the smallest value.
The final values used for the model were size = 72 and decay = 5e-04.

但我也想探索使用其他尺寸训练的模型。我可以将预测功能与模型的其他调整参数一起使用吗？

【问题讨论】：

标签： r r-caret

【解决方案1】：

如果您使用trainControl 的savePredictions 参数，您可以从调整网格中的不同模型中获得保留预测。除此之外，您还需要安装不同的模型。

最大

【讨论】：

非常感谢您的帮助。不幸的是我不知道这个功能。所以，我需要再装一次。