插入符号 - 是否可以从调整中保存每个模型？答案

【问题标题】：Caret - is it possible to save each models from tuning?插入符号 - 是否可以从调整中保存每个模型？
【发布时间】：2014-11-10 08:56:35
【问题描述】：

我正在使用插入符号来训练模型重采样和调整学习参数，我可以询问每个测试的概率，这很棒。但我也很想保留模型对象并在以后使用它们而无需重新训练——这可能吗？基本上，我想要的不仅仅是 mdl$finalModel 对象，而是每次调优迭代的模型对象。

【问题讨论】：

标签： r r-caret

【解决方案1】：

不是真的。您可以编写 custom method 并修改 fit 函数以将它们保存到文件中。在 fit 函数中，您将知道调整参数值，但不知道构建模型的重采样。

最大

【讨论】：

【解决方案2】：

谢谢马克斯。我正在使用您的建议，因此如果其他人想尝试此操作，我将在此处发布我的代码。我稍后会通过保存rownames(x) 来计算重新采样。

# Copy all model structure info from existing model type
cust.mdl <- getModelInfo("rf", regex=FALSE)[[1]]

# Override fit function so that we can save the iteration
cust.mdl$fit <- function(x=x, y=y, wts=wts, param=param, lev=lev, last=last, classProbs=classProbs, ...) {
  # Dont save the final pass (dont train the final model across the entire training set)
  if(last == TRUE) return(NULL) 

  # Fit the model
  fit.obj <- getModelInfo("rf", regex=FALSE)[[1]]$fit(x, y, wts, param, lev, last, classProbs, ...)

  # Create an object with data to save and save it
  fit.data <- list(resample=rownames(x),
                   mdl=fit.obj,
                   #x, y, wts,
                   param=param, lev=lev, last=last, classProbs=classProbs, 
                   other=list(...))

  # Create a string representing the tuning params
  param.str <- paste(lapply(1:ncol(param), function(x) {
                     paste0(names(param)[x], param[1,x])
                    }), collapse="-")

  save(fit.data, file=paste0("rf_modeliter_", sample(1000:9999,1), "_", param.str, ".RData"))
  return (fit.obj)
}

【讨论】：