重复CV的插入包中列车功能的种子设定

Question

我需要使用R中的插入符号包确定KNN模型的repeatedCV的种子设置。

我的火车数据集有12列1000行（二进制响应中的第1列和其他11列是标准化的预测变量）

如何正确确定“repeatedCV”种子设置50倍和5次重复。？

下面的种子设定是否正确？

有人可以帮助理解repeatCV和LOOCV的正确种子设置吗？

请参阅下面的代码。

set.seed(123)
seeds <- vector(mode = "list", length = 251)
for(i in 1:250) seeds[[i]] <- sample.int(1000, 11) 

## For the last model:
seeds[[251]] <- sample.int(1000, 1)

Answer 1

sample.int（）中的11应该是参数的#values 在这种情况下，如果要在每个模型中评估11个KN的K值，则选择11.详细说明，在10个folod CV的一次重复中，您将有10个模型进行平均。在10个模型中的每个模型中，train（）将尝试11个K值 2个类似的问题已经有了很好的答案 Set seed parallel random forest in caret
Fully reproducible parallel models using caret