たとえば、学習率とツリーを手動で調整するために、キャレットを使用してモデルを作成しました。
gbmGrid <- expand.grid(
n.trees = 1000,
interaction.depth = 10,
shrinkage = 0.01,
n.minobsinnode=1
)
しかし、感度の結果の指標は貧弱で、特異度ほど美しくありません。
クラスの不均衡の確率しきい値を自動的に最適化するには、グリッド検索 (このような) を作成する必要があると思います。
どうすればできますか？リンク/私を案内するもの/ランダムフォレストのリンクケースのような知識を持つ人はいますか?