在插入符号中设置种子:: trainControl()

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根据 trainControl 文件:

...列表应该有B 1个元素,其中B是重新采样的数量,除非方法是“boot632”,在这种情况下B是重新采样的数量加1.列表的前B个元素应该是整数的向量长度M其中M是要评估的模型数 . 列表的最后一个元素只需要是一个整数(对于最终模型) . 请参阅下面的示例部分和详细信息部分 . 手动设置种子时,需要评估的模型数量 . 这可能并不明显,因为火车对某些模型进行了一些优化 . 例如,在调整PLS模型时,唯一适合的模型是具有最多组件数的模型 . 因此,如果模型在1:10中调整为comp,则唯一的模型拟合是ncomp = 10.但是,如果种子参数中使用的整数向量比实际需要的长,则不会抛出任何错误 .

knn 的情况下,我认为 the number of models being evaluatedtuneLengthtuneGrid #行 . 但是,在示例部分中,它们是不同的(22对12):

set.seed(123)
seeds <- vector(mode = "list", length = 51)
for(i in 1:50) seeds[[i]] <- sample.int(1000, 22) # this 22

## For the last model:
seeds[[51]] <- sample.int(1000, 1)

ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv",
                     repeats = 5,
                     seeds = seeds)

set.seed(1)
mod <- train(Species ~ ., data = iris,
             method = "knn",
             tuneLength = 12, # this 12
             trControl = ctrl)

是故意提供22吗?

那么,如果我们通过 ctrl 提供种子,那么设置第二粒种子( set.seed(1) )的意义何在?

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