с помощью функцииgnastGlmboost с моделью, обученной Caret и Glmboost - PullRequest
Новая
       23

с помощью функцииgnastGlmboost с моделью, обученной Caret и Glmboost

0 голосов
/ 09 июня 2018

Я начал использовать пакет R caret для обучения / прогнозирования моделей машинного обучения.Я решил написать этот пост, потому что я не знаю, как читать документацию, и я не нашел ни одной сети, где это объясняется.Мой случай следующий:

Я пытаюсь предсказать теги данных с помощью следующей адаптированной / обученной модели: 

glmModel <- train(Survived ~ ., data=training, 
           method='glmboost', 
           metric="Accuracy", 
           maximize=TRUE,
           tuneLength=2,
           preProc=c("center", "scale", "YeoJohnson"), 
           trControl = control)

Я хочу предсказать новые теги данных с помощью predictфункция, но документация показывает это: 

Usage

predict (object, ...)


Arguments

object     a model object for which prediction is desired.
...        additional arguments affecting the predictions produced.

Я читал документацию и проверил модель следующим образом: 

glmModel.class <- predict(glmModel, newdata=test, type=c("raw"))

glmModel.probs <- predict(glmModel, newdata=test, type=c("prob"))

Это работает нормально, но я видел в сети, что *Функция 1014 * позволяет больше этих параметров.Поскольку predict является обобщенной функцией, я использовал команду methods('predict'), чтобы показать различные функции прогнозирования, которые включены в обобщенную функцию predict.Один из этих параметров - predict.glmboost, но когда я пытаюсь использовать универсальную функцию predict с predict.glmboost параметрами R, возвращается ошибка, указывающая, что параметры не существуют.

Моя проблемачто я не знаю, как следовать документации R, чтобы применить универсальную функцию predict, адаптирующую ее к конкретной модели, которая ранее была обучена с помощью функции train.

...