Подводя итог серии предыдущих постов, посвященных функции train()и различным методам препроцессинга данных c помощью функции preProcess, можно
представить “стандартный” вид функции train() следующим образом:

train(form = formula,
      data = data.frame,
      method= "...",
      preProcess = c("center", "scale", "..."),
      tuneGrid = expand.grid(param1 =c(), param2=c()),
      trControl = trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=5) # "cv", "boot", ...
      )

Дополнительные полезные функции:

  • ls(getModelInfo(model = "")) – список всех доступных моделей (180+)
  • ls(getModelInfo(model = "lm")) – список моделей, имеющих в названии “lm”
  • modelLookup("modelName") – список подстроечных параметров для tuneGrid

Веб-справка по пакету с примерами:

http://topepo.github.io/caret/

Как обычно, встроенная справка доступна при помощи:

library(caret)
?train
© 2014 In R we trust.
Top
Follow us: