Question

caret::train()函数有一个显式method参数，我们可以为其指定要使用的机器学习方法（如MASS::polr）。此外，caret::train()允许您通过...（点）参数将参数传递给方法函数。

但是，我要传递的MASS::polr个参数之一是method，它与caret::train() method参数冲突。

如何将polr method="probit"参数专门传递给polr，同时仍将method="polr"参数传递给caret::train()？

不确定是否存在caret::train()的特定技巧或功能点与一般冲突的命名函数参数的一般技巧。

具体来说，我需要：

  ## Generic example, no data, but captures idea
fit <- train(xdata, ydata, method="polr" # this 'method' is named parameter for train() function
  , preProcess = c("center", "scale")
  , method="probit" # this 'method' parameter needs to be passed via dots to 'polr'
  )

Answer 1

通常，...选项将所需参数传递给基础函数。但在某些情况下，这确实与列车功能中的现有参数发生冲突。在polr的情况下，这可以通过tuneGrid解决。

请参阅the available models页面并搜索polr。

在公式表示法中，它应如下所示：

train(y ~ x1 + x2, 
      data = my_data, 
      method = "polr", 
      trControl = my_control, 
      tuneGrid = expand.grid(method = "probit"))

将参数传递给与显式参数冲突的点

1 个答案: