[英]Caret - tuning: Models' default parameters
I can't find a list of the default machine learning models' parameters for the tuning search space. 我找不到调整搜索空间的默认机器学习模型参数列表。 I know that it's possible to retrieve the grid values searching manually them on the github page , but I don't think this is the right way.
我知道可以在github页面上检索手动搜索它们的网格值,但我不认为这是正确的方法。 I need these parameters because I'm trying to do an execution time estimate for all the classification models on the default configuration.
我需要这些参数,因为我正在尝试对默认配置中的所有分类模型执行执行时间估计。 I'm unable to find them on the caret documentation .
我无法在插入符号文档中找到它们。 Is there a way to retrieve them?
有没有办法检索它们?
modelLookup()
is what you need. modelLookup()
就是你所需要的。 This will return per model the parameters you can tune. 这将为每个模型返回您可以调整的参数。
models <- modelLookup()
head(models)
model parameter label forReg forClass probModel
1 ada iter #Trees FALSE TRUE TRUE
2 ada maxdepth Max Tree Depth FALSE TRUE TRUE
3 ada nu Learning Rate FALSE TRUE TRUE
4 AdaBag mfinal #Trees FALSE TRUE TRUE
5 AdaBag maxdepth Max Tree Depth FALSE TRUE TRUE
9 adaboost nIter #Trees FALSE TRUE TRUE
filter on forClass to get the models for classification only. 过滤onClass以获取仅用于分类的模型。
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