插入符-是否可以保存每個模型的調整？

Question

我正在使用插入符號在重采樣上訓練模型並調整學習參數，並且可以詢問每個測試的概率，這很棒。 但是我也很想保留模型對象，以后再使用它們而無需重新培訓-這可能嗎？ 基本上，而不僅僅是mdl $ finalModel對象，我希望模型對象可用於每次調整。

Answer 1

並不是的。 您可以編寫一個自定義方法並修改fit函數以將其保存到文件中。 在fit函數中，您會知道調整參數的值，但不知道該模型是用來進行重新采樣的。

馬克斯

Answer 2

謝謝麥克斯。 我正在使用您的建議，因此如果有人要嘗試此方法，請在此處發布我的代碼。 我稍后還會通過保存rownames(x)來進行重采樣。

# Copy all model structure info from existing model type
cust.mdl <- getModelInfo("rf", regex=FALSE)[[1]]

# Override fit function so that we can save the iteration
cust.mdl$fit <- function(x=x, y=y, wts=wts, param=param, lev=lev, last=last, classProbs=classProbs, ...) {
  # Dont save the final pass (dont train the final model across the entire training set)
  if(last == TRUE) return(NULL) 

  # Fit the model
  fit.obj <- getModelInfo("rf", regex=FALSE)[[1]]$fit(x, y, wts, param, lev, last, classProbs, ...)

  # Create an object with data to save and save it
  fit.data <- list(resample=rownames(x),
                   mdl=fit.obj,
                   #x, y, wts,
                   param=param, lev=lev, last=last, classProbs=classProbs, 
                   other=list(...))

  # Create a string representing the tuning params
  param.str <- paste(lapply(1:ncol(param), function(x) {
                     paste0(names(param)[x], param[1,x])
                    }), collapse="-")

  save(fit.data, file=paste0("rf_modeliter_", sample(1000:9999,1), "_", param.str, ".RData"))
  return (fit.obj)
}