隨機林中的tuneGrid參數問題

Question

我一直在處理一些非常不平衡的數據，我想使用分層抽樣來創建更平衡的隨機森林

現在，我正在使用插入包，主要用於調整隨機森林。 所以我嘗試設置一個tuneGrid，將mtry和sampsize參數傳遞給插入符號列表方法，如下所示。

mtryGrid <- data.frame(.mtry = 100),.sampsize=80)
rfTune<- train(x = trainX,
               y = trainY,
               method = "rf",
               trControl = ctrl,
               metric = "Kappa",
               ntree = 1000,
               tuneGrid = mtryGrid,
               importance = TRUE)

當我運行此示例時，我收到以下錯誤

The tuning parameter grid should have columns mtry

我遇到過像這樣的討論，表明應該可以傳入這些參數。

另一方面，此頁面表明可以傳入的唯一參數是mtry

我甚至可以通過插入符號將sampsize傳遞到隨機森林中嗎？

Answer 1

您的mtryGrid看起來有一個支架問題。 或者，您也可以使用expand.grid來提供您想要嘗試的mtry的不同值。 默認情況下，您可以為隨機林調整的唯一參數是mtry 。 但是，您仍然可以將其他參數傳遞給train 。 但那些將具有固定價值，所以不會被train調整。 但你仍然可以要求在train上使用分層樣本。 下面是我將如何做，假設trainY是一個布爾變量，您希望根據該變量對樣本進行分層，並且您希望每個類別的樣本大小為80：

mtryGrid <- expand.grid(mtry = 100) # you can put different values for mtry
rfTune<- train(x = trainX,
               y = trainY,
               method = "rf",
               trControl = ctrl,
               metric = "Kappa",
               ntree = 1000,
               tuneGrid = mtryGrid,
               strata = factor(trainY),
               sampsize = c(80, 80), 
               importance = TRUE)

Answer 2

我懷疑一個人可以直接通過sampsize和strata來train 。 但是從這里我相信解決方案是使用trControl() 。 那是，

mtryGrid <- data.frame(.mtry = 100),.sampsize=80)
rfTune<- train(x = trainX,
               y = trainY,
               method = "rf",
               trControl = trainControl(sampling=X),
               metric = "Kappa",
               ntree = 1000,
               tuneGrid = mtryGrid,
               importance = TRUE)

其中X可以是c("up","down","smote","rose") 。