Caret:如何通过网格搜索找到最好的mtry和ntree
Caret是一个在R语言中广泛使用的机器学习工具包，用于模型训练、调参和评估。通过网格搜索，可以找到最佳的mtry和ntree参数。
- mtry参数：mtry是随机森林算法中的一个重要参数，表示每次随机选择的特征数量。它影响模型的复杂度和泛化能力。较小的mtry值可以减少模型的方差，但可能增加模型的偏差。较大的mtry值可以增加模型的多样性，但可能导致过拟合。通常，mtry的取值范围是sqrt(p)到p，其中p是特征的总数。
- ntree参数：ntree是随机森林算法中的另一个重要参数，表示生成的决策树的数量。较小的ntree值可能导致模型欠拟合，而较大的ntree值可能导致模型过拟合。通常，可以通过交叉验证等方法来选择合适的ntree值。
通过网格搜索来找到最佳的mtry和ntree参数的步骤如下：
- 定义参数空间：首先，需要定义mtry和ntree的取值范围。可以根据实际情况选择一个合适的范围，例如mtry可以从1到p，ntree可以从100到1000。
- 创建网格搜索对象：使用caret包中的trainControl函数创建一个网格搜索对象。可以指定交叉验证的折数、评估指标等参数。
- 定义模型训练方法：使用caret包中的train函数定义模型训练方法。可以选择随机森林算法，并设置参数mtry和ntree为可变参数。
- 运行网格搜索：使用caret包中的train函数结合网格搜索对象，运行网格搜索。该函数将尝试所有可能的参数组合，并返回最佳的参数组合。
- 评估结果：根据网格搜索的结果，可以评估模型在不同参数组合下的性能。可以使用交叉验证的平均准确率、AUC等指标来评估模型的性能。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）
- 腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/tc-ai）
- 腾讯云数据智能平台（https://cloud.tencent.com/product/tc-dip）
- 腾讯云大数据平台（https://cloud.tencent.com/product/tc-bigdata）
- 腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
- 腾讯云云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
- 腾讯云云存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
- 腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/tbaas）
- 腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
- 腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/tcapp）
- 腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/mps）
- 腾讯云网络安全（https://cloud.tencent.com/product/ddos）
- 腾讯云云原生应用引擎（https://cloud.tencent.com/product/tke）
- 腾讯云元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/tc-metaverse）
请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行。
相关·内容
我试着通过网格搜索找到最好的mtry和ntree，但我首先遇到了一些问题，我试着像这样找到它们： train_control <- trainControl(method="cv", number=5)
grid <- expand.grid(.mtry=1:7, ntree = seq(100,1000,100)) # my dataset has
浏览 112提问于2021-01-05得票数 0
3回答
R插入随机林
、、
据我所知，train在默认情况下使用引导抽样(25次)和三次随机选择mtry，那么为什么要花这么长时间呢？我的问题是我怎样才能让它更快？
rffit=train(xtr2,ytr2,method="rf",ntree=500)
rf.mdl =randomForest(x=xtr2,y=as.factor(ytr2),nt
浏览 2提问于2016-11-28得票数 1
回答已采纳
1回答
本质上，他们设置RandomForest，然后是最好的mtry，然后是最好的最大节点，然后是最优的树数量。这些步骤是有意义的，但搜索这三个因素的交互作用不是比一次搜索一个因素更好吗？其次，我了解对mtry和ntree执行网格搜索。但我不知道如何设置最小节点数或最大节点数。通常情况下，保留如下所示的</e
浏览 44提问于2019-09-15得票数 3
回答已采纳
1回答
下面的代码： control <- trainControl(method="cv", number=5)summary(custom)
plot(custom) 我得到了错误 Error : The tuning parameter grid should have columns mtry
浏览 162提问于2020-04-09得票数 1
回答已采纳
我尝试使用插入符号显式地将树的数量和mtry传递给随机森林算法： library(caret)repGrid<-expand.grid(.mtry=c(4),.ntree=c(350))
rfClassifierRep <- train(label~metric="Accuracy"
浏览 106提问于2021-04-09得票数 0
回答已采纳
我还要补充的是，考虑到randomForest使用引导来生成适合每个ntree的样本，并且根据出出的预测来估计错误，我对在trainControl函数调用中指定"oob“和”引导“之间的区别有点模糊。= 5, importance=TRUE,=data.frame(mtry=2),
nodesi
浏览 1提问于2016-04-18得票数 11
回答已采纳
1回答
我有一个包含499个观测和1412个变量的数据框架。我将数据帧分割成训练和测试集，用随机森林方法对卡莱特5倍交叉验证的训练集进行了尝试。我的问题是，随机森林方法的交叉验证是如何选择mtry值的？例如，如果您查看绘图，为什么过程不选择30作为mtry的状态值？
浏览 1提问于2018-01-02得票数 1
回答已采纳
1回答
metric='Accuracy', ntree100,rf_default$finalModel现在包含具有最佳参数的模型现在，我想用新的数据(类似于*.fit() in scikit)的最佳参数对模型进行再培训。我怎么能这么做？编辑
我遵循了描
浏览 1提问于2021-04-10得票数 0
回答已采纳
1回答
我尝试使用randomForest包中包含的tuneRF工具来调优一个随机森林模型，我还在使用插入符号包来调优我的模型。问题是，我正在调整以获得mtry，并且每种方法都会得到不同的结果。问题是，我如何知道哪种方法是最好的方法，以及基于什么？我不清楚我是否应该期待类似或不同的结果。tuneRF:使用这种方法，我得到的最好速度是3 t <- tuneRF(train[,-12], train[,12],
浏览 117提问于2020-04-11得票数 2
回答已采纳
我试图通过并行计算来加速我的随机森林方法。我的数据集包含20.000行和10列。可以预测的因变量是一个数值变量，自变量之间有两个因素(一个有两个水平，第二个有504个水平)。请给我一些有用的建议，如何加快下面的代码，我会感谢任何的建议。下面的解决方案是永远不会结束的。提前谢谢。library(doParallel); library(caret)
forTraining <- cr
浏览 4提问于2014-11-20得票数 0
回答已采纳
当我将ntree设置为更高的数字时(在我的可复制示例中，这将是ntree = 150)，我的代码运行时不会出错。y = response, ntree = 30, # with ntree = 150使用我的真实数据的模型有ntree = 10000，但是任务仍然失败。我怎么才能解
浏览 3提问于2020-07-13得票数 2
回答已采纳
1回答
我已经用R写了一个交叉验证/网格搜索风格的代码，它试图为给定的mtry值找到一个最佳阈值(使用随机森林算法)。我已经使用库mlbench中的Sonar数据发布了下面的代码，但是，这段代码似乎有一些问题。library(caret)library(randomForest)
colnames=mtry, <e
浏览 2提问于2020-10-03得票数 2
我无法让parRF工作，即使像parApply这样的其他东西也能正常工作。
method='parRF', tuneGrid = data.frame(mtry
浏览 4提问于2015-11-07得票数 4
回答已采纳
1回答
我想自动调优随机森林模型，因为我的变量不断变化的基础上，实时。我正在使用iris数据集。我的代码是library(caret)
mtry = 3 OOB error = 4% mtry = 4 OOB error = 5.33%
-0.33333
浏览 3提问于2017-01-25得票数 1
回答已采纳
1回答
有没有办法，我们可以通过微调训练数据的超参数来创建多个随机森林模型，并检查所有模型的测试数据性能，并将其存储在csv文件中？例如：-我有一个模型，mtry是6，nodesize是3，另一个模型，mtry是10，nodesize是4，我需要做的是在测试数据上测试这两个模型的性能，并存储关键的模型度量，如混淆矩阵，灵敏度和特异性'=0,'FN'=0,'TP'=0,'accurac
浏览 3提问于2019-10-30得票数 0
我的模型中有大约30万行数据和10个特性，我想在R中的R包中加入一个随机森林。
为了使森林中的树木数量最大化，我可以在一个固定的时间窗口内，而不破坏一般性，我应该设置参数的合理范围是什么？
浏览 6提问于2014-01-02得票数 0
回答已采纳
1回答
是否有一种标准的方法来迭代地向随机森林中添加树？假设我使用的是caret包，我使用的是对于一些N，然后我想继续给它增加树，我会怎么做呢？
浏览 2提问于2021-01-19得票数 0
回答已采纳
1回答
从下面的代码中，我得到了最优的mtry数。这是什么东西？如何找到分配给随机林算法的最优树数，从而提高算法的精度。
如有任何意见，敬请见谅！提前谢谢。
浏览 0提问于2019-05-29得票数 0
回答已采纳
1回答
我需要通过多线程加速for循环。我想为此使用库: foreach和doParallel。我以前使用过这些包，但只用于需要一个结果表的进程。我不知道如何使用它们导出多个表(这里是结果表)。我的问题要复杂得多，需要导出许多结果集。这里，为了简单起见，我使用虹膜数据。library(randomForest)results_overall <- data.frame()= irisTrai
浏览 5提问于2020-04-01得票数 3
回答已采纳
5回答
我的训练数据大小是38772 X 201。
我只是想知道-对于树的数量ntree和每个级别mtry的变量数量来说，什么是一个好的值？有没有近似公式来找出这样的参数值？我的输入数据中的每一行都是一个代表氨基酸序列的200个字符，我想构建一个回归模型来使用这样的序列来预测蛋白质之间的距离。
浏览 14提问于2012-12-20得票数 41
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
