Использование модели R Caret с разными параметрами настройки

Я обучил модель каретки NNET с тремя размерами функции настройки. Финальная модель была подогнана под один размер. Он был автоматически выбран наименьшим среднеквадратичным отклонением.

    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.

Но я хочу также изучить модели, обученные с другими размерами. Могу ли я использовать функцию прогнозирования с другими параметрами настройки модели?


r r-caret
person Versage    schedule 07.01.2015    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
3
arrow_downward

Если вы используете аргумент savePredictions для trainControl, вы можете получить прогнозы удержания от различных моделей в сетке настройки. Кроме того, вам нужно будет подогнать отдельные модели.

Максимум

person topepo    schedule 07.01.2015
comment
Большое спасибо за вашу помощь. К сожалению, я не знал этой функции. Итак, мне нужно снова это подогнать. - person Versage; 08.01.2015