Как оптимизировать непараметрическую модель в R? - PullRequest
Новая
       35

Как оптимизировать непараметрическую модель в R?

0 голосов
/ 14 февраля 2019

У меня есть двоичная классификация модели XGBTree.Фрейм данных, используемый для обучения модели, содержит много независимых переменных (x), и я хочу оптимизировать один x, чтобы повысить вероятность того, что результат станет 1.

Интересно, как этого можно достичь?Я искал функцию оптимизации по умолчанию, но кажется, что она может решить только уравнение, но в модели XGBTree нет уравнения для ввода.Как и в случае с Гуроби, многие примеры, которые я видел, требуют уравнения.

Можно ли как-нибудь оптимизировать модель XGBTree?Если так, как я могу реализовать такой метод?Код, который я использовал для обучения XGBTree, выглядит следующим образом.

Спасибо. 

xgb_grid<-expand.grid(
    nrounds = 500,
    max_depth = 5,
    eta = c(0.04, 0.05, 0.06, 0.07, 0.08, 0.09, 0.1, 0.11, 0.12),
    gamma = 0.3,
    colsample_bytree = 0.25,
    min_child_weight = 2,
    subsample = 0.5
)

xgb <- train(y ~ .,                 # model specification
             data = train,        # train set used to build model
             method = "xgbTree",    # type of model you want to build
             trControl = ctrl,      # how you want to learn
             tuneGrid = xgb_grid,   # tune grid
             metric = "ROC",        # performance measure
             verbose = TRUE
)

Несколько реальных примеров того, как этого можно достичь.

...