在 R 中调整 knn train() 命令中的 K

【问题标题】：adjusting the K in knn train() command in R在 R 中调整 knn train() 命令中的 K
【发布时间】：2018-06-16 16:59:26
【问题描述】：

我正在尝试使用 knn 算法进行分类。我的问题是如何调整算法使用的邻居数量？

例如，我想使用 3、9 和 12？
如何在命令中调整它？

species_knn = train(species ~., method= "knn", data = species, trControl=trainControl(method = 'cv', number = 3))

【问题讨论】：

标签： r classification knn

【解决方案1】：

这是一个使用虹膜数据进行网格搜索的示例：

library(caret)

构建一个你想要调整的超参数网格：

grid = expand.grid(k = c(3, 9, 12)) #in this case data.frame(k = c(3, 9, 12)) will do

在 tuneGrid 参数中提供网格：

species_knn = train(Species ~., method= "knn",
                    data = iris,
                    trControl = trainControl(method = 'cv',
                                             number = 3,
                                             search = "grid"),
                     tuneGrid = grid)
species_knn$results
#output
    k  Accuracy     Kappa AccuracySD      KappaSD
1  3 0.9666667 0.9499560 0.02309401 0.0346808964
2  9 0.9600000 0.9399519 0.00000000 0.0000416525
3 12 0.9533333 0.9299479 0.01154701 0.0173066504

Here 是所有可用模型和超参数的列表。

【讨论】：