无法使用 Tidy 模型调整我的随机森林（带护林员）中的 mtry 参数 R

Question

我正在尝试使用 tune() 和 R 中的 Tidy model 环境调整随机森林 model 的参数。我使用 ranger 作为引擎，这是一个分类 model，但我无法调整 mtry 参数。

我试过：

random_forest <- rand_forest(min_n = tune(),
                            trees = tune(),
                            mtry = tune()) %>%
                    set_mode("classification") %>%
                    set_engine("ranger")

set.seed(3)
grid <- grid_random(parameters(random_forest), size = 20)

它适用于树和 min_n 参数，但如果我尝试使用 mtry = tune()，然后创建网格，则会收到以下错误消息：

grid_random() Error in : : These arguments contains unknowns: mtry . See the . See the finalize()` function。回溯：

1. grid_random（参数（random_forest），大小= 20）
2. grid_random.parameters（参数（random_forest），大小= 20）
3. make_random_grid(,,,params.size = size.original = original..filter = {. {.filter.}.})
4. validate_params(..., call = call)
5. rlang::abort(paste0("这些 arguments 包含未知数：", paste0(" ", . bad_param, " ", collapse = ","), "。参见finalize() function。"), . call = call)
6. signal_abort(cnd, .file)`

我已经尝试过 grid_random 和 grid_regular 以及不同的大小或级别值，但只有在我删除 mtry 时它才会起作用，因为它不会将其识别为有效参数。

Answer 1

model 的mtry超参数可以取的值取决于训练数据。 在为参数提供一些训练数据之前，不知道什么是mtry的好值。 您可以通过传入一些训练数据来finalize()参数：

library(tidymodels)

rf_spec <- 
  rand_forest(min_n = tune(),
              trees = tune(),
              mtry = tune()) %>%
  set_mode("classification") %>%
  set_engine("ranger")

set.seed(3)
extract_parameter_set_dials(rf_spec)
#> Collection of 3 parameters for tuning
#> 
#>  identifier  type    object
#>        mtry  mtry nparam[?]
#>       trees trees nparam[+]
#>       min_n min_n nparam[+]
#> 
#> Model parameters needing finalization:
#>    # Randomly Selected Predictors ('mtry')
#> 
#> See `?dials::finalize` or `?dials::update.parameters` for more information.

extract_parameter_set_dials(rf_spec) %>%
  finalize(mtcars)  ## imagine mtcars was your training data
#> Collection of 3 parameters for tuning
#> 
#>  identifier  type    object
#>        mtry  mtry nparam[+]
#>       trees trees nparam[+]
#>       min_n min_n nparam[+]

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