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こんにちは、よろしくお願いします。パッケージcaretからニューラルネットワークを交差検証するために使用しています。nnet関数のmethodパラメーターではtrainControl、交差検証の種類を指定できますが、これらはすべて、交差検証する観測をランダムに選択します。とにかくキャレットを使用して、ID またはハードコードされたパラメーターのいずれかによって、データ内の特定の観測値を相互検証できますか? たとえば、私の現在のコードは次のとおりです。

library(nnet) 
library(caret) 
library(datasets) 

data(iris) 

train.control <- trainControl( 
    method = "repeatedcv" 
    , number = 4 
    , repeats = 10 
    , verboseIter = T 
    , returnData = T 
    , savePredictions = T 
    ) 

tune.grid <- expand.grid( 
    size = c(2,4,6,8)
    ,decay = 2^(-3:1) 
    ) 

nnet.train <- train( 
    x = iris[,1:4] 
    , y = iris[,5] 
    , method = "nnet" 
    , preProcess = c("center","scale")  
    , metric = "Accuracy" 
    , trControl = train.control 
    , tuneGrid = tune.grid 
    ) 
nnet.train 
plot(nnet.train)

データ フレームに別の列を追加CV_GROUPし、キャレットを使用して、その列 irisの値が の観測値でニューラル ネットワークを交差検証したいとします。1

iris$CV_GROUP <- c(rep.int(0,times=nrow(iris)-20), rep.int(1,times=20))

これは可能caretですか？

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オプションを使用indexおよびindexOut制御します。これを実装する方法をコーディングして、必要な繰り返しと折り畳みの数を選択できるようにしました。

library(nnet)
library(caret)
library(datasets)
library(data.table)
library(e1071)

r <- 2 # number of repeats
k <- 5 # number of folds
data(iris)
iris <- data.table(iris)

# Create folds and repeats here - you could create your own if you want #
set.seed(343)
for (i in 1:r) {
    newcol <- paste('fold.num',i,sep='')
    iris <- iris[,eval(newcol):=sample(1:k, size=dim(iris)[1], replace=TRUE)]
}

folds.list.out <- list()
folds.list <- list()
list.counter <- 1
for (y in 1:r) {
    newcol <- paste('fold.num', y, sep='')
    for (z in 1:k) {
        folds.list.out[[list.counter]] <- which(iris[,newcol,with=FALSE]==z)
        folds.list[[list.counter]] <- which(iris[,newcol,with=FALSE]!=z)
        list.counter <- list.counter + 1
    }
    iris <- iris[,!newcol,with=FALSE]
}

tune.grid <- expand.grid( 
    size = c(2,4,6,8)
    ,decay = 2^(-3:1) 
    ) 

train.control <- trainControl( 
    index=folds.list
    , indexOut=folds.list.out
    , verboseIter = T 
    , returnData = T 
    , savePredictions = T 
    ) 

iris <- data.frame(iris)

nnet.train <- train( 
    x = iris[,1:4] 
    , y = iris[,5] 
    , method = "nnet" 
    , preProcess = c("center","scale")  
    , metric = "Accuracy" 
    , trControl = train.control 
    , tuneGrid = tune.grid 
    ) 

nnet.train
plot(nnet.train)
于 2015-08-18T18:01:13.363 に答える