MLR: как извлечь функцию выбора в тесте - PullRequest
Новая
       32

MLR: как извлечь функцию выбора в тесте

1 голос
/ 06 апреля 2019

Я хочу сделать бенчмарк с различными моделями в мл в 3-х кратной перекрестной проверке. В каждом сгибе я хочу снова сделать с помощью 3-кратной перекрестной проверки выбор функции для каждой модели и передать лучший набор функций для внешней перекрестной проверки. Я заметил, что в результате теста в MLR всегда используются все включенные функции.

Как извлечь из эталона характеристики, используемые в каждом сгибе и каждой модели, и как убедиться, что они действительно используются для внешнего сечения перекрестной проверки?

Вот пример кода: 

task_cv <- makeClassifTask(
  id = 'predict future outages',
  data = data, 
  target = 'targetVariable', 
  positive=1
)

vali_strat <- makeResampleDesc(method="CV",iters = 3)

featSelControl<- makeFeatSelControlSequential(same.resampling.instance = T,
                                                        method = "sbs",
                                                        tune.threshold = T,
                                                        alpha = 4,
                                                        beta = 4)

learner_nv <- makeLearner(
  id = 'Naive Bayes',
  cl = 'classif.naiveBayes'
)

learner_knn <- makeLearner(
  id = 'KNN',
  cl = 'classif.kknn'
)

featSel_nv <- makeFeatSelWrapper(learner = learner_nv,
                                          resampling = vali_strat,
                                          control = featSelControl,
                                          measures = acc

featSel_knn <- makeFeatSelWrapper(learner = learner_knn,
                                           resampling = vali_strat,
                                           control = featSelControl,
                                           measures = acc


learners <- list(featSel_nv,
                featSel_knn ) 

benchmark = benchmark(
  learners = learners,
  tasks = task_cv,
  resamplings = validation_strategy,
  measures = acc
)

benchmark$results$`predict future outages`$KNN.featsel$models[[1]]$features

Я не могу извлечь используемые функции, и последняя строка в коде указывает, что всегда все функции используются вместо выбранных с помощью featureSelection.

...