Использование каретки, чтобы найти важные функции

Question

У меня проблема при использовании Caret.

Я использовал следующий код для построения модели в методе nnet, он работает.

model_nnet<-train(trainSetSmall[,predictors],trainSetSmall[,outcomeName],method='nnet')
importance <- varImp(model_nnet, scale=FALSE)
plot(importance)

Затем я хочу попробовать другие модели. Я пробовал "gbm", но он не работает.

model_gbm<-train(trainSetSmall[,predictors],trainSetSmall[,outcomeName],method='gbm')
importance2 <- varImp(model_gbm, scale=FALSE)

Error Message:  > importance2 <- varImp(model_gbm, scale=FALSE)
Error in relative.influence(object, n.trees = numTrees) : 
could not find function "relative.influence"

Я пробовал и другие модели, но кроме nnet я не могу найти другую работающую. Пример моих данных (все столбцы числовые):

structure(list(x_NMI = c(6347, 6347), EstimateReadBitmaskInd = c(0, 
0), MeterRegActiveReadingDt = c("15-01-2013", "18-01-2013"), 
    MtrRegActNetEngyDailyKwh = c(16.736, 18.093), MtrRgActNetEngyMaxdlyKwh = c(0.831, 
    0.65), RegisterId = c(2, 2), RegisterType = c(2, 2), Building = c(6, 
    6), numberofpeople = c(5, 5), pool = c(2, 2), typeofAC = c(1, 
    1), NoOfAc = c(1, 1)), row.names = 1:2, class = "data.frame")

Answer 1

Похоже, relative.influence - это функция в пакете gbm, которую можно увидеть здесь:

относительная документация по влиянию

Я установил каретку и попыталсяобучить модель на некоторых тривиальных данных с использованием gbm. Это сообщение побудило меня установить пакет gbm.

После установки пакета gbm я смог обучать модели с использованием gbmв карете.