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タイタニック データ セットの生存/死亡を予測するためにCARETおよびパッケージを使用したいと考えています。nnetそれぞれに 1 つの隠しノード、2 つの隠しノード、... 20 の隠しノードを持つ 20 個のニューラル ネットワークを適合させたいと考えています。通常、CARETパッケージはトレーニング データに基づいて最適なモデルを選択しますが、20 個のネットワークのそれぞれを取得して、それぞれをテスト データに適用したいと考えています。テスト データ セットに対してテストするために、各モデルを保存するにはどうすればよいですか? CARET パッケージに役立つ方法はありますか?

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直接ではありませんが、可能なはずです。fitそれらをファイルに保存するには、関数を変更する必要があります。関数内ではfit、チューニング パラメーターの値はわかりますが、モデルがどのリサンプルで構築されたかはわかりません。

これは、非常によく似た質問に対する回答から得られた、これを達成する方法の例です。

# 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)
}
于 2015-08-05T18:01:57.380 に答える