R карета "besttune" для CV & repeatCV

Question

Я пытаюсь понять, как карета подходит к решению, которое она принимает в отношении оптимально настроенной модели. Я просмотрела документацию и не нашла (что может быть моей ошибкой) место для настройки того, как это решение принято. Я использую что-то похожее на:

train(
    y~.,
    data=X,
    num.trees = 1000,
    method = "ranger",
    trControl = trainControl(
   method = "repeatedcv",
   number = 100,
   repeats = 100, verboseIter = T
 )

Я пытаюсь использовать Caret чаще, и я уверен, что есть умный способ принять решение ... Я просто пытаюсь понять, как и если я могу изменить это.

Answer 1

Существует много документации, но лучшее место для поиска вашего вопроса - здесь .

По сути, для поиска в сетке несколько комбинаций параметров настройки оцениваются с помощью повторной выборки. Каждая комбинация получает ассоциированную повторную выборку оценку производительности (скажем, это точность).

train() знает, что точность должна быть максимизирована, поэтому по умолчанию он выбирает комбинацию параметров с наибольшим значением и использует их для соответствия одной конечной модели (используя эти значения и весь обучающий набор).