Question

我正在使用插入符号包来使用许多分类方法。目前我想使用离开组出交叉验证方法（我知道有更好的方法）。

这是我正在使用的列车控制：

train_control <- trainControl(method = "LGOCV", p = .7, number = 1)

我的问题是当我通过火车功能应用它时，例如

model <- train(Type ~ ., data=training, method = "rpart", trControl = train_control)

如何访问用于培训的样本和组中的样本？

由于

Answer 1

让我们通过一个例子看到这一点：

首先，您需要在trainControl函数returnResamp='all'上指定另一个参数，以便它返回所有重新采样的信息。

示例数据：

#classification example
y  <- rep(c(0,1), c(25,25))
x1 <- runif(50)
x2 <- runif(50)
df <- data.frame(y,x1,x2)

解决方案：

您的代码应该是这样的（我在下面使用number=2，以便您可以看到它是如何工作的）：

#notice the returnResamp argument set to 'all'
train_control <- trainControl(method = "LGOCV", p = .7, number = 2, returnResamp='all')

model <- train(y ~ ., data=df, method = "rpart", trControl = train_control)

现在，为了访问重新采样，您可以执行以下操作：

> model$control$index
$Resample1
 [1]  1  3  4  5  6  7  9 10 12 13 15 16 17 18 20 21 22 23 26 27 28 29 30 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46

$Resample2
 [1]  2  3  4  5  6  9 11 12 13 14 15 16 17 19 20 21 24 25 26 28 29 30 31 33 34 35 36 37 38 40 41 42 45 47 49 50

以上数字显示了每个重新采样的训练集中保留的行号。显然剩下的都是休假组。

要确认这一点（例如，对于resample1）：

> nrow(df[model$control$index$Resample1,])
[1] 36 #36 observations kept in training set
> 36/50
[1] 0.72 #36/50 = 0.72 is the number specified in p

要访问行，请执行此操作（再次以resample1为例）：

> df[model$control$index$Resample1,]
   y           x1         x2
1  0 0.9706626355 0.90786863
3  0 0.5664755146 0.66014308
4  0 0.5540436453 0.95919639
5  0 0.1941235152 0.60869461
6  0 0.7966452301 0.64245296
7  0 0.1021302647 0.50045568
9  0 0.9963372331 0.86199347
10 0 0.0641849677 0.83714478
12 0 0.0007932109 0.83086593
13 0 0.7914607469 0.98313602
15 0 0.4176381815 0.26584837
16 0 0.8913181033 0.78030297
17 0 0.3896608590 0.40215619
18 0 0.6155101282 0.50859816
20 0 0.4252773556 0.73868264
21 0 0.9494552673 0.96442255
22 0 0.6675511154 0.35240024
23 0 0.6931768688 0.42016284
26 1 0.6049248914 0.85045559
27 1 0.8878736692 0.20937898
28 1 0.0881897225 0.49006904
29 1 0.3561574069 0.87316667
30 1 0.7379366003 0.57722477
34 1 0.0762609572 0.85021965
...
...
...

与减号相同的内容将为您提供重采样的左侧观察结果：

> df[-model$control$index$Resample1,]
   y          x1         x2
2  0 0.495293215 0.16392350
8  0 0.057934150 0.90044716
11 0 0.794459804 0.46207494
14 0 0.268692204 0.80763156
19 0 0.515704584 0.82078298
24 0 0.031054236 0.40846695
25 0 0.218243275 0.40132438
31 1 0.694632679 0.36696466
32 1 0.002055724 0.99023235
33 1 0.584879035 0.37515622
....
....

R.的Caret包装哪些样品被拿出来了？

1 个答案: