我试图用knn算法进行分类。我的问题是如何调整算法使用的邻居数量?
例如,我想使用3,9和12?
如何在命令中调整此值?
species_knn = train(species ~., method= "knn", data = species, trControl=trainControl(method = 'cv', number = 3))
答案 0 :(得分:2)
以下是使用虹膜数据进行网格搜索的示例:
library(caret)
构建一个你想调整的超参数网格:
grid = expand.grid(k = c(3, 9, 12)) #in this case data.frame(k = c(3, 9, 12)) will do
在tuneGrid参数中提供网格:
species_knn = train(Species ~., method= "knn",
data = iris,
trControl = trainControl(method = 'cv',
number = 3,
search = "grid"),
tuneGrid = grid)
species_knn$results
#output
k Accuracy Kappa AccuracySD KappaSD
1 3 0.9666667 0.9499560 0.02309401 0.0346808964
2 9 0.9600000 0.9399519 0.00000000 0.0000416525
3 12 0.9533333 0.9299479 0.01154701 0.0173066504
Here是所有可用模型和超参数的列表。