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キャレットパッケージのrfeのアプローチにしたがって、ランダムフォレストモデルの機能選択をしたいと思います。私のデータセットには約100個のラベル付きサンプルしか含まれていないため、バランスのとれた(実際の生活のバランスを反映しています)ため、層別の相互検証が必要です。しかし、層別相互検証に関するrfeControl
の機能に関するドキュメントは見つかりませんでした。私はあなたのひだを作成するためにcreateFolds()
を使用する必要がありますmethod ="cv"
、rfe()
とキャレットのrfeControl関数は層別折り畳みを作成しますか?
ctrl <- rfeControl(functions = rfFuncs,
method = "cv",
verbose = FALSE)
ありがとうございました! createFoldsの文書** ** createFoldsおよびcreateMultiFoldsの場合、グループの数はサンプルサイズとkに基づいて動的に に設定されます。より小さいサンプルサイズの場合、これらの2つの関数は層別分割を行わないかもしれませんし、多くてもデータを四分位に分割します**このダイナミック調整がいつどのように行われるかはわかりませんが、 'method =" cv "'を実行し、結果を確認します。 –
はい、データによって異なります。また、 'rfeControl'の引数' index'を使って独自のインデックスを渡すこともできます(おそらく、 'createFolds'で作成されます)。 –