Я использую пакет каретки R и хочу применить функцию дискретизации ко всем прогнозирующим переменным в рамках перекрестной проверки.
Например, используя этот код:
# load the library
library(caret)
# load the iris dataset
data(iris)
# define training control
train_control <- trainControl(method="cv", number=10)
# fix the parameters of the algorithm
grid <- expand.grid(.fL=c(0), .usekernel=c(FALSE))
# train the model
model <- train(Species~., data=iris, trControl=train_control, method="nb", tuneGrid=grid)
# summarize results
print(model)
Я хочуприменять arules discretizeDF.supervised (https://www.rdocumentation.org/packages/arulesCBA/versions/1.1.4/topics/discretizeDF.supervised), используя только тренировочный сгиб, чтобы выучить правильные группы, а затем применить его к тестовому сгибу. Я не возражаю использовать любую другую библиотеку / функцию для дискретизации, пока она есть
AFAIK это правильный способ сделать дискретизацию, поэтому это должен быть способ сделать это. Я читал о «рецептах», но я не смог заставить его работать.