Я пытаюсь настроить classif.ctree
во вложенной перекрестной привязке, максимизируя AU C. Я получаю сообщение об ошибке, которое, как мне кажется, предполагает, что единственный параметр настройки, разрешенный для classif.ctree
, это ntree
. Это, однако, противоречит результату lrn_rf_conditional$par.set
, который показывает, что mtry
действительно перестраиваемый гиперпараметр. Вот мой код с ошибкой, которую я получаю.
data_past = read.table("data_past_noFDE_missingincluded.txt", h = T)
task_past = makeClassifTask(id = "past_history", data = data_past, target = "DIAG", positive = "BD")
ps_rf = makeParamSet(makeIntegerParam("mtry", lower = 3, upper = 16),makeDiscreteParam("ntree", values = 1000))
ctrl_rf = makeTuneControlRandom(maxit = 10L)
inner = makeResampleDesc("RepCV", fold = 10, reps = 5, stratify = TRUE)
lrn_rf_conditional = makeLearner("classif.ctree", predict.type = "prob", fix.factors.prediction = TRUE)
lrn_rf_conditional = makeTuneWrapper(lrn_rf_conditional, resampling = inner, par.set = ps_rf,
control = ctrl_rf, measures = mlr::auc, show.info = FALSE)
Error in checkTunerParset(learner, par.set, measures, control) :
Can only tune parameters for which learner parameters exist: ntree
lrn_rf_conditional$par.set
Type len Def Constr Req Tunable
teststat discrete - quad quad,max - TRUE
testtype discrete - Bonferroni Bonferroni,MonteCarlo,Univariate,Test... - TRUE
mincriterion numeric - 0.95 0 to 1 - TRUE
minsplit integer - 20 1 to Inf - TRUE
minbucket integer - 7 1 to Inf - TRUE
stump logical - FALSE - - TRUE
nresample integer - 9999 1 to Inf Y TRUE
maxsurrogate integer - 0 0 to Inf - TRUE
mtry integer - 0 0 to Inf - TRUE
savesplitstats logical - TRUE - - FALSE
maxdepth integer - 0 0 to Inf - TRUE
Как мне настроить mtry
?