r - 插入符号 : RFE with variable tuneGrid

Question

我正在尝试使用插入符来拟合 PLS 模型，同时优化组件“ncomps”的数量:

library("caret")
set.seed(342)
train <- as.data.frame ( matrix( rnorm(1e4) , 100, 100 ) )

ctrl <- rfeControl(functions = caretFuncs,                                                      
                   method = "repeatedcv",
                   number=2, 
                   repeats=1,
                   verbose =TRUE
)

pls.fit.rfe <- rfe(V1 ~ .,
                   data = train,   
                   method = "pls",                    
                   sizes =  6,
                   tuneGrid = data.frame(ncomp = 7), 
                   rfeControl = ctrl
)

{ 中的错误: 任务 1 失败 - “无法确定最终调整参数”另外:有 50 个或更多警告(使用 warnings() 查看前 50 个)

组件数量无效，ncomp

将大小设置为 6 可以解决该问题。当 min(sizes) < max(ncomp) 时出现错误是有道理的，但是有没有办法根据 RFE 迭代中使用的特征数量(即 size 变量)来改变 ncomp ？我只是想同时优化各种尺寸和#components。

Answer 1

尝试使用 tuneLength = 7 而不是 tuneGrid。前者更灵活，并且会根据数据集的大小使用适当的 ncomp:

> pls.fit.rfe  pls.fit.rfeRecursive feature selectionOuter resampling method: Cross-Validated (2 fold, repeated 1 times) Resampling performance over subset size: Variables   RMSE Rsquared  RMSESD RsquaredSD Selected         6 1.0229  0.01684 0.04192  0.0155092                 99 0.9764  0.00746 0.01096  0.0008339        *The top 5 variables (out of 99):

如果您不想这样做，您可以随时write your own也有拟合功能。

最大