SuperLearner予測誤差

Question

私はSuperLearner Rパッケージを使用しています。 私は列車とテストセットの両方の予測y値を生成しようとしています。

"newX"を定義せずにsuperlearnerモデルをフィッティングした後、MSEを計算して予測値と実際のY値を計算できるように列車セットの予測を取得した後、 "predict"コマンドを使用してテストは、次のコードを実行することで設定します。 ：次に

sl.cv<-SuperLearner(Y = label, X = train, 
       SL.library=c("SL.randomForest", "SL.glmnet", "SL.svm"), 
       method = "method.NNLS", verbose=TRUE, cvControl=list(V=10)) 

pred.sl.cv <- predict(sl.cv, newdata=test, onlySL = T) 

を、私は「予測」した後、次のエラーを取得する「オブジェクト$ whichScreenでエラーが発生しました：$演算子は、原子のベクトルには無効です」

私は多くを閲覧SuperLearnerモデルをフィッティングした後に「予測する」方法を学ぶためのオンライン情報源です。他の人はそうです：つまり、フィットされたSuperLearnerモデルのオブジェクト名（この場合は "sl.cv"）を入力し、その後に新しいテストセットを置くことです。私は$演算子をタイプしなかった。

なぜこのエラーメッセージが表示されますか？この問題をどうやって解決するのですか？

もう1つ質問があります：オプションとしてcvControl = list（V = 10）を追加しても変更されますか？ SuperLearnerモデルのデフォルト設定は、10倍のクロスバリデーションを実行することだと思います。したがって、 "cvControl = list（V = 10）"を削除しても何も変更されません。

私はあなたの助言に感謝します。ありがとうございました！

Answer 1

問題は、列車や試験データに行列を使用していることです。 data.frameを使うべきです。したがって、コードを次のように変更してください。

sl.cv<-SuperLearner(Y = label, X = as.data.frame(train), 
       SL.library=c("SL.randomForest", "SL.glmnet", "SL.svm"), 
       method = "method.NNLS", verbose=TRUE, cvControl=list(V=10)) 

pred.sl.cv <- predict(sl.cv, newdata=as.data.frame(test), onlySL = T) 

また、ラベルがリストであることを確認してください。