R：插入符号训练输出的解释

Question

我有一个非常基本的问题，关于使用train函数在caret进行交叉验证的超参数搜索。 运行时，它会产生如下所示的输出：

我的问题是为什么每个超参数配置有不止一行，输出中的+和-表示什么？

---

一些可以产生上述输出的示例代码（取自此处的随机示例）：

library(caret)
library(datasets)
data(mtcars)
split = createDataPartition(y = mtcars$mpg, p = 0.6, list = FALSE)
dev = mtcars[split,]
val = mtcars[-split,]
ctrl = trainControl(method = "cv",number = 10, verbose = TRUE)
lmCVFit = train(mpg ~ ., data = mtcars, method = "lm", trControl = ctrl, metric="Rsquared")
summary(lmCVFit)

Answer 1

我想在解释中具体说明这就是为什么我要求提供实际代码的原因，但它就在这里。

输出显示了在 10 折交叉验证的每一折中测试的参数。 更详细地：

你的第二行（我从第二行开始，因为测试以 + 开始，你会明白为什么）表明在折叠 3 中测试的参数是：

• eta = 0.01, max_depth=4, gamma=1 and nround=1000

该算法实际上将保留这些存储，因为它试图找到参数的最佳组合。 在下一行（第 3 行）中，输出与第 2 行完全相同，唯一的区别是它以减号开头。 这只是为了通知您上述参数的处理现已结束。 您会注意到所有以减号开头的行始终与其上方的行（带有加号）相同。 第 4 行以加号开头并测试一组新参数（实际上这次唯一改变的是 max_depth=8）。 尽管如此，这个过程仍处于交叉验证的第 3 折，并且这将在其他折中发生相同的次数，以便算法可以选择最佳参数。