在R中,可以使用插入程序包(tune)来进行超参数调优和交叉验证。下面是使用插入程序包对最佳调整的超参数进行10折交叉验证,并获得每个折叠的预测的步骤:
library(tune)
data <- iris
grid <- expand.grid(.mtry = c(2, 3, 4), .splitrule = c("gini", "extratrees"))
ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 10, repeats = 1)
model <- train(Species ~ ., data = data, method = "ranger", trControl = ctrl, tuneGrid = grid)
这里使用了ranger算法作为训练模型的方法,你可以根据具体需求选择其他算法。
print(model$bestTune) # 最佳超参数组合
print(model$results) # 每个超参数组合的性能指标
predictions <- model$pred
predictions是一个包含每个折叠的预测结果的数据框。
以上是使用插入程序包进行超参数调优和交叉验证的基本步骤。在实际应用中,你可以根据具体的数据集和问题进行适当的调整和优化。
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