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我想比较使用相同预测变量但模型参数不同的一堆模型的模型性能。这似乎是使用的地方 broom
创建一个整洁的输出,但我无法弄清楚。
下面是一些非工作代码,可以帮助表明我在想什么:
seq(1:10) %>%
do(fit = knn(train_Market, test_Market, train_Direction, k=.), score = mean(fit==test_Direction)) %>%
tidy()
library(ISLR)
library(dplyr)
train = Smarket %>%
filter(Year < 2005)
test = Smarket %>%
filter(Year >= 2005)
train_Market = train %>%
select(Lag1, Lag2)
test_Market = test %>%
select(Lag1, Lag2)
train_Direction = train %>%
select(Direction) %>%
.$Direction
set.seed(1)
knn_pred = knn(train_Market, test_Market, train_Direction, k=1)
mean(knn_pred==test_Direction)
knn_pred = knn(train_Market, test_Market, train_Direction, k=3)
mean(knn_pred==test_Direction)
knn_pred = knn(train_Market, test_Market, train_Direction, k=4)
mean(knn_pred==test_Direction)
最佳答案
由于您的每个 knn(和 oracle)的输出是一个向量,因此这对于 tidyr 的 unnest
来说是一个很好的例子。 (结合 purrr 的 map
和 rep_along
:
library(class)
library(purrr)
library(tidyr)
set.seed(1)
predictions <- data_frame(k = 1:5) %>%
unnest(prediction = map(k, ~ knn(train_Market, test_Market, train_Direction, k = .))) %>%
mutate(oracle = rep_along(prediction, test_Direction))
predictions
然后将变量组织为:
# A tibble: 1,260 x 3
k prediction oracle
<int> <fctr> <fctr>
1 1 Up Up
2 1 Down Up
3 1 Up Down
4 1 Up Up
5 1 Up Up
6 1 Down Up
7 1 Down Down
8 1 Down Up
9 1 Down Up
10 1 Up Up
# ... with 1,250 more rows
predictions %>%
group_by(k) %>%
summarize(accuracy = mean(prediction == oracle))
tidy
或
augment
然后以类似的方式取消嵌套。
crossing
相结合,它可以灵活地处理多种参数组合。 (或
expand.grid
)并使用
invoke_rows
将该函数应用于每一行。例如,您可以尝试
l
的变体旁边
k
:
crossing(k = 2:5, l = 0:1) %>%
invoke_rows(knn, ., train = train_Market, test = test_Market, cl = train_Direction) %>%
unnest(prediction = .out) %>%
mutate(oracle = rep_along(prediction, test_Direction)) %>%
group_by(k, l) %>%
summarize(accuracy = mean(prediction == oracle))
Source: local data frame [8 x 3]
Groups: k [?]
k l accuracy
<int> <int> <dbl>
1 2 0 0.5396825
2 2 1 0.5277778
3 3 0 0.5317460
4 3 1 0.5317460
5 4 0 0.5277778
6 4 1 0.5357143
7 5 0 0.4841270
8 5 1 0.4841270
关于r - 测试模型参数的整洁方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39536056/
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