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我对神经网络世界很陌生,所以请您谅解。我正在生成一些测试,因此我对参数size
和decay
有疑问。我使用caret
包和方法nnet
。示例数据集:
require(mlbench)
require(caret)
require (nnet)
data(Sonar)
mydata=Sonar[,1:12]
set.seed(54878)
ctrl = trainControl(method="cv", number=10,returnResamp = "all")
for_train= createDataPartition(mydata$V12, p=.70, list=FALSE)
my_train=mydata[for_train,]
my_test=mydata[-for_train,]
t.grid=expand.grid(size=5,decay=0.2)
mymodel = train(V12~ .,data=my_train,method="nnet",metric="Rsquared",trControl=ctrl,tuneGrid=t.grid)
最佳答案
插入符号的简要说明
插入包可让您使用交叉验证(保留或K折)或Bootstrap训练不同的模型并调整超参数。
有两种使用Caret调整超参数的方法:网格搜索和随机搜索。如果使用网格搜索(蛮力),则需要根据您的先验知识为每个参数定义网格,或者可以修复一些参数并在其余参数上进行迭代。如果使用随机搜索,则需要指定调整长度(最大迭代次数),并且插入符将对超参数使用随机值,直到停止条件成立为止。
无论您选择哪种方法,Caret都将使用超参数的每种组合来训练模型并计算性能指标,如下所示:
fitControl <- trainControl(method = "repeatedcv",
number = 10,
repeats = 5,
classProbs = TRUE,
summaryFunction = twoClassSummary)
nnetGrid <- expand.grid(size = seq(from = 1, to = 10, by = 1),
decay = seq(from = 0.1, to = 0.5, by = 0.1))
nnetFit <- train(Label ~ .,
data = Training[, ],
method = "nnet",
metric = "ROC",
trControl = fitControl,
tuneGrid = nnetGrid,
verbose = FALSE)
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!