Question

在RWeka分类器中，有一个属性＆＃34; options＆＃34;在分类器的函数调用中，例如 Bagging（公式，数据，子集，na.action，control = Weka_control（）， options = NULL ）。有人可以举例说明（示例R代码）如何定义这些选项？

我有兴趣将一些选项（例如迭代次数和每个包的大小）传递给RWeka的Bagging元学习者。提前致谢！

Answer 1

您可以了解您提到的功能，但不能通过options。

首先，选项的作用是什么？根据帮助页?Bagging

参数选项允许进一步自定义。目前，使用选项模型和实例（或这些的部分匹配）：如果设置为TRUE，则模型框架或相应的Weka实例分别包含在拟合模型对象中，可能加速对对象的后续计算。默认情况下，不包括任何内容。

因此，选项只是在返回的结果中存储更多信息。要获得所需的功能，您需要使用control。您需要使用函数control构造Weka_control的值。如果没有一些帮助，很难知道如何使用它，但幸运的是，可以通过WOW Weka选项向导获得帮助。因为有很多选项，所以输出很长。我将把它截断为关于你提到的功能的部分 - 每个包的迭代次数和大小。但是看看还有什么可用。

WOW(Bagging)
-P      Size of each bag, as a percentage of the training set size. (default 100)
-I <num>
        Number of iterations.  (current value 10)
        Number of arguments: 1.

重复：我已截断输出以显示这两个选项。

示例：虹膜数据

假设我想使用带有虹膜数据的装袋，袋子大小为数据的90％（而不是默认的100％）和20次迭代（而不是默认的10）。首先，我将构建Weka_control，然后在我对Bagging的调用中包含它。

WC = Weka_control(P=90, I=20) 
BagOfIrises = Bagging(Species ~ ., data=iris, control=WC)

我希望这会有所帮助。

如何使用RWeka分类器功能属性＆＃34;选项＆＃34;？

1 个答案:

示例：虹膜数据