R中的自定义调整网格插入包

Question

我有一个带有加权因子的线性模型，可以对最近的观察进行加权。权重使用我想使用调整网格优化的调整参数。一个简单的例子如下：

<TreeView Grid.Row="1" ItemsSource="{Binding SystemProjects}">
    <TreeView.Resources>
        <ContextMenu x:Key="cm">
            <MenuItem Header="1" />
            <MenuItem Header="2" />
        </ContextMenu>
        <Style TargetType="TreeViewItem">
            <Style.Triggers>
                <DataTrigger Binding="{Binding DataContext.ShowContextMenu, RelativeSource={RelativeSource AncestorType=UserControl}}" Value="True">
                    <Setter Property="ContextMenu" Value="{StaticResource cm}" />
                </DataTrigger>
            </Style.Triggers>
        </Style>
        <HierarchicalDataTemplate  DataType="{x:Type classes:SystemProject}" ItemsSource="{Binding ParticipantProjects}">
            <StackPanel Orientation="Horizontal">
                <TreeViewItem Header="{Binding NameOfSystemProject}"></TreeViewItem>
                <TreeViewItem Header="{Binding AuthorOfSystemProject}"></TreeViewItem>
            </StackPanel>
        </HierarchicalDataTemplate>
        <HierarchicalDataTemplate  DataType="{x:Type classes:ParticipantProject}">
            <StackPanel Orientation="Horizontal">
                <TreeViewItem Header="{Binding NameOfParticipantProject}"></TreeViewItem>
                <TreeViewItem Header="{Binding AuthorOfParticipantProject}"></TreeViewItem>
            </StackPanel>
        </HierarchicalDataTemplate>
    </TreeView>

是否有任何方法可以使用插入符包中的require(data.table) require(caret) SMOOTHING_PARAMETER <- 0.2 dt <- data.table(y = rnorm(10), x = rnorm(10)) model <- train(y ~ x, data = dt, method = "lm", weights = (1 + SMOOTHING_PARAMETER) ^(1:nrow(dt))) 函数来查找（0,1）之间expand_grid变量的最佳值。

Answer 1

是。您必须编写custom method来定义自己的参数和模型。权重代码需要进入fit模块。