r - Caret Model 最適化されたパラメータを使用して最終モデルをトレーニングする方法は?

Question

train_control <- trainControl(method='cv', number=10)    
model <- train(Class ~ Age+BMI+DBP+DPF+NumPregnancies+PG2+SI2+TSFT, method ='rf',data=input,trControl=train_control)

pmml(model$finalModel)
#Error in names(field$class) <- var.names : attempt to set an attribute on NULL

キャレットでトレーニングされた RF モデルを PMML にエクスポートしようとすると、失敗します。モデルを PMML にエクスポートできるように、caret パッケージによって調整された最適なパラメーターを使用して手動で RF を実行する方法はありますか?

Answer 1

調整済みパラメーターには、次の方法でアクセスできます。model$bestTune

> model$bestTune
mtry
3   23

Answer 2

キャレットの「rf」メソッドは、randomForest パッケージと randomForest 関数を利用します。これは、キャレットなしで基本的なランダム フォレストを「手動で」実行する場合です。