Модели компонентов не имеют одинаковых стратегий повторной выборки, CaretEnsemble Adaptive Sampling - PullRequest
Новая
       9

Модели компонентов не имеют одинаковых стратегий повторной выборки, CaretEnsemble Adaptive Sampling

0 голосов
/ 25 марта 2020 
 ### Random sample indexes ##########
  XYMAT=Sonar; train_index <- sample(1:nrow(XYMAT), 0.8 * nrow(XYMAT)); 
               test_index <- setdiff(1:nrow(XYMAT),XYMAT)
  XY_MAT=XYMAT[train_index,];XY_MAT_Test=XYMAT[test_index,]

#### trainControl object for repeated cross-validation with random search (Adaptive Resampling)
adaptive_Resampling<-function(classProbsX=NULL,CV_folds=5, 
     CV_repeats=3,minimum_resampling=5,verbose=TRUE, methodX= "gls"){

     caret::trainControl(method = "adaptive_cv", number = CV_folds, repeats = CV_repeats, 
        savePredictions = TRUE,adaptive = list(min = minimum_resampling, alpha = 0.05, method = 
        methodX, complete = TRUE), search = "random", # execute random search;returnData=TRUE; 
        classProbs=classProbsX, verbose=verbose, index=createResample(XY_MAT$Class))} 
##########################################

#############################################
tunedpar_GLMBoost<- caret::train(Class~., data=XY_MAT, method='glmboost', metric = "ROC", 
                               maximize = TRUE, trControl= adaptive_Resampling (classProbsX= TRUE, 
                               methodX="gls",CV_folds=5, CV_repeats=5,minimum_resampling=5))
##############################################
###############################################
tunedpar_LogitBoost<- caret::train(Class~., data=XY_MAT, method='LogitBoost', metric = "ROC", 
                               maximize = TRUE, trControl=adaptive_Resampling(classProbsX=TRUE, 
                               methodX= "gls",CV_folds=5, CV_repeats=5,minimum_resampling=5))
###############################################
###############################################
tunedpar_GAUSSRadial<- caret::train(Class~., data=XY_MAT, method='gaussprRadial', metric = "ROC", 
                               maximize = TRUE,trControl= adaptive_Resampling(classProbsX=TRUE, 
                               methodX= "gls",CV_folds=5, CV_repeats=5,minimum_resampling=5))
###############################################

model_list=c(tunedpar_GLMBoost,tunedpar_LogitBoost,tunedpar_GAUSSRadial)

greedy_ensemble <- caretEnsemble(model_list, metric="ROC",trControl=trainControl(
number=2,classProbs=TRUE))
summary(greedy_ensemble)

Уважаемые переполнения стека,

У меня есть следующая ошибка из этой модели: "Модели компонентов не имеют одинаковых стратегий повторной выборки". В предыдущих сообщениях я создал index = createResample (XY_MAT $ Класс) но эта проблема все еще существует. Спасибо за ваше время.

...