如何使用r中的插入程序包对最佳调整的超参数进行10折交叉验证，从而获得每个折叠的预测？

在R中，可以使用插入程序包（tune）来进行超参数调优和交叉验证。下面是使用插入程序包对最佳调整的超参数进行10折交叉验证，并获得每个折叠的预测的步骤：

1. 导入所需的包和数据集：

library(tune)
data <- iris

1. 创建一个参数网格，定义要调整的超参数的可能取值范围：

grid <- expand.grid(.mtry = c(2, 3, 4), .splitrule = c("gini", "extratrees"))

1. 定义一个控制参数对象，指定交叉验证的折叠数和重复次数：

ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 10, repeats = 1)

1. 使用train函数进行超参数调优和交叉验证：

model <- train(Species ~ ., data = data, method = "ranger", trControl = ctrl, tuneGrid = grid)

这里使用了ranger算法作为训练模型的方法，你可以根据具体需求选择其他算法。

1. 查看最佳超参数组合和模型性能：

print(model$bestTune)  # 最佳超参数组合
print(model$results)  # 每个超参数组合的性能指标

1. 获取每个折叠的预测结果：

predictions <- model$pred

predictions是一个包含每个折叠的预测结果的数据框。

以上是使用插入程序包进行超参数调优和交叉验证的基本步骤。在实际应用中，你可以根据具体的数据集和问题进行适当的调整和优化。

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