Question

我正在尝试使用来自Caret的火车，其中包含一个未包含的包裹，我得到一个我无法弄明白的错误，任何想法？我使用following link开始

bmsMeth<-list(type="Regression",library="BMS",loop=NULL,prob=NULL) 
prm<-data.frame(parameter="mprior.size",class="numeric",label="mprior.size")
bmsMeth$parameters<-prm
bmsGrid<-function(x,y,len=NULL){
out<-expand.grid(mprior.size=seq(2,3,by=len))
out
}
bmsMeth$grid<-bmsGrid
bmsFit<-function(x,y,param, lev=NULL) {bms(cbind(y,x),burn=5000,iter=100000,nmodel=1000,mcmc="bd",g="UIP",mprior.size=param$mprior.size)}
bmsMeth$fit<-bmsFit
bmsPred<-function(modelFit,newdata,preProcess=NULL,submodels=NULL){predict(modelFit,newdata)}
bmsMeth$predict<-bmsPred

library(caret)
data.train<-data.frame(runif(100),runif(100),runif(100),runif(100),runif(100))#synthetic data for testing
bms(cbind(data.train[,1],data.train[,-1]),burn=5000,iter=100000,nmodel=1000,mcmc="bd",g="UIP",mprior.size=2)#function out of caret is working

preProcess=c('center','scale')
myTimeControl <- trainControl(method = "timeslice",initialWindow = 0.99*nrow(data.train), horizon = 1, fixedWindow = FALSE)
tune <- train(data.train[,-1],data.train[,1],preProcess=preProcess,method = bmsMeth,tuneLength=2,metric= "RMSE",trControl =myTimeControl,type="Regression")

我得到错误：

train.default中的错误（data.train [， - 1]，data.train [，1]，preProcess =   preProcess，：Stopping另外：警告信息：1：In   eval（expr，envir，enclos）：Training1的模型拟合失败：   mprior.size = 2方法$ fit中的错误（x = x，y = y，wts = wts，param =   tuneValue，lev = obsLevels，：unused arguments（wts = wts，last =   最后，classProbs = classProbs，type =“Regression”）

2：在nominalTrainWorkflow中（x = x，y = y，wts = weight，info =   trainInfo：重采样性能中缺少值   的措施。

Answer 1

显然，即使我从不使用它们，我也必须将参数放在函数中：

bmsFit<-function(x,y,param, lev=NULL, last, weights, classProbs, ...) {bms(data.frame(y,x),burn=5000,iter=100000,nmodel=1000,mcmc="bd",g="UIP",mprior.size=param$mprior.size)}

Answer 2

你的函数bms（）似乎不存在......

在火车上使用您自己的模型（插入包）？

2 个答案: