R Caret包中的Logistic回歸調整參數網格？

Question

我正在嘗試使用caret package在R中擬合邏輯回歸模型。 我做了以下事情：

model <- train(dec_var ~., data=vars, method="glm", family="binomial",
                 trControl = ctrl, tuneGrid=expand.grid(C=c(0.001, 0.01, 0.1, 1,10,100, 1000)))

但是，我不確定該模型的調整參數應該是什么，我很難找到它。 我假設它是C，因為C是sklearn使用的參數。 目前，我收到以下錯誤 -

錯誤：調整參數網格應具有columns參數

你對如何解決這個問題有什么建議嗎？

Answer 1

Per Max Kuhn的網絡書 - 在這里搜索method = 'glm' ， caret沒有調整參數glm 。

我們可以通過測試幾個基本的train呼叫來輕松驗證這種情況。 首先，讓我們從一個方法（ rpart ）開始，該方法的每個網頁都有一個調整參數（ cp ）。

library(caret)
data(GermanCredit)

# Check tuning parameter via `modelLookup` (matches up with the web book)
modelLookup('rpart')
#  model parameter                label forReg forClass probModel
#1 rpart        cp Complexity Parameter   TRUE     TRUE      TRUE

# Observe that the `cp` parameter is tuned
set.seed(1)
model_rpart <- train(Class ~., data=GermanCredit, method='rpart')
model_rpart
#CART 

#1000 samples
#  61 predictor
#   2 classes: 'Bad', 'Good' 

#No pre-processing
#Resampling: Bootstrapped (25 reps) 
#Summary of sample sizes: 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, ... 
#Resampling results across tuning parameters:

#  cp          Accuracy   Kappa    
#  0.01555556  0.7091276  0.2398993
#  0.03000000  0.7025574  0.1950021
#  0.04444444  0.6991700  0.1316720

#Accuracy was used to select the optimal model using  the largest value.
#The final value used for the model was cp = 0.01555556.

我們看到調整了cp參數。 現在讓我們試試glm 。

# Check tuning parameter via `modelLookup` (shows a parameter called 'parameter')
modelLookup('glm')
#  model parameter     label forReg forClass probModel
#1   glm parameter parameter   TRUE     TRUE      TRUE

# Try out the train function to see if 'parameter' gets tuned
set.seed(1)
model_glm <- train(Class ~., data=GermanCredit, method='glm')
model_glm
#Generalized Linear Model 

#1000 samples
#  61 predictor
#   2 classes: 'Bad', 'Good' 

#No pre-processing
#Resampling: Bootstrapped (25 reps) 
#Summary of sample sizes: 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, ... 
#Resampling results:

#  Accuracy   Kappa    
#  0.7386384  0.3478527

在這種情況下，上面的glm沒有執行參數調整。 從我的經驗，它出現在parameter命名的parameter只是一個占位符，而不是一個真正的調整參數。 如下面的代碼所示，即使我們試圖強制它調整parameter它基本上只做一個值。

set.seed(1)
model_glm2 <- train(Class ~., data=GermanCredit, method='glm',
                    tuneGrid=expand.grid(parameter=c(0.001, 0.01, 0.1, 1,10,100, 1000)))
model_glm2
#Generalized Linear Model 

#1000 samples
#  61 predictor
#   2 classes: 'Bad', 'Good' 

#No pre-processing
#Resampling: Bootstrapped (25 reps) 
#Summary of sample sizes: 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, ... 
#Resampling results across tuning parameters:

#  Accuracy   Kappa      parameter
#  0.7386384  0.3478527  0.001    
#  0.7386384  0.3478527  0.001    
#  0.7386384  0.3478527  0.001    
#  0.7386384  0.3478527  0.001    
#  0.7386384  0.3478527  0.001    
#  0.7386384  0.3478527  0.001    
#  0.7386384  0.3478527  0.001    

#Accuracy was used to select the optimal model using  the largest value.
#The final value used for the model was parameter = 0.001.