caret - сетка параметров настройки должна иметь столбцы mtry

Question

Я использую этот код:

    mtry <- round(sqrt(18), 0)

gbmGrid <- expand.grid(
              interaction.depth = c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
            , n.trees = seq(10, 10000, by = 100)
            , shrinkage = 0.01
            , n.minobsinnode = c(5, 10, 20, 30)
            , distribution = 'gaussian'
            , method = 'gbm'
            , mtry = mtry
    )

    fitControl <- trainControl(
                method = "repeatedcv"
                , number = 2
                , repeats = 3
        )

    gbmFit1 <- train(

                     Y ~

                      X1
                    + X2

                    , data = Train

                    , trControl = fitControl
                    , tuneGrid = gbmGrid
                    , verbose = FALSE
        )

, но получаю:

The tuning parameter grid should have columns mtry

Я установил последний пакет, как некоторые предлагали, и также попытался использовать .mtry.Есть идеи?(да, я погуглил и посмотрел на SO)

Answer 1

В версии> = 6.0-81 из caret сообщение об ошибке для этого типа случая более ясно.Например, если учесть, что в сетку настройки вводится mtry, когда mtry не является параметром для данного метода.

В caret <6.0-81 произойдет следующая ошибка: </p>

# Error: The tuning parameter grid should have columns mtry

В caret> = 6.0-81 произойдет следующая ошибка:

# Error: The tuning parameter grid should not have columns mtry

Представляет собой оригинальное непонятное сообщение об ошибке

А вот воспроизводимоепример, демонстрирующий улучшенное сообщение об ошибке.

caret <6.0-81 </h2> library(caret) getNamespaceVersion("caret") ## version ## "6.0-80" mtry <- round(sqrt(18), 0) gbmGrid <- expand.grid( interaction.depth = c(1, 2, 3, 4, 5, 6) , n.trees = seq(10, 10000, by = 100) , shrinkage = 0.01 , n.minobsinnode = c(5, 10, 20, 30) , distribution = 'gaussian' , method = 'gbm' , mtry = mtry ) fitControl <- trainControl( method = "repeatedcv" , number = 2 , repeats = 3 ) gbmFit1 <- train( Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width , data = iris , trControl = fitControl , tuneGrid = gbmGrid , verbose = FALSE ) # Error: The tuning parameter grid should have columns mtry caret> = 6.0-81

library(caret)
getNamespaceVersion("caret")
## version 
## "6.0-81"

mtry <- round(sqrt(18), 0)
gbmGrid <- expand.grid(
    interaction.depth = c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
    , n.trees = seq(10, 10000, by = 100)
    , shrinkage = 0.01
    , n.minobsinnode = c(5, 10, 20, 30)
    , distribution = 'gaussian'
    , method = 'gbm'
    , mtry = mtry
)
fitControl <- trainControl(
    method = "repeatedcv"
    , number = 2
    , repeats = 3
)
gbmFit1 <- train(
    Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width
    , data = iris
    , trControl = fitControl
    , tuneGrid = gbmGrid
    , verbose = FALSE
)
# Error: The tuning parameter grid should not have columns mtry

Для получения дополнительной информации см. GitHubпроблема, которая описала и затем исправила это поведение: https://github.com/topepo/caret/issues/955

Answer 2

Я вернул его к основам (радужная оболочка).Это работает - несуществующая mtry для gbm была проблемой:

library(datasets)
library(gbm)
library(caret)

grid <- expand.grid(
                n.trees = seq(10, 1000, by = 100)
            , interaction.depth = c(4)
            , shrinkage = c(0.01, 0.1)
            , n.minobsinnode = c(5, 10, 20, 30)        
    )

train_control <- trainControl(
                    method = "repeatedcv"
                    , number = 10
                    , repeats = 10
    )

model <- train(Petal.Width ~ Petal.Length
                        , method = 'gbm'
                        , distribution = 'gaussian'
                        , data = iris
                        , trControl = train_control
                        , tuneGrid = grid
                        , verbose = FALSE
    )

model

Извините, что потратил ваше время!