R dials mtry 随机抽样预测变量的数量

创建树模型时，每次分割时将随机采样的预测变量的数量。

用法

mtry(range = c(1L, unknown()), trans = NULL)

mtry_long(range = c(0L, unknown()), trans = log10_trans())

参数

range

一个二元素向量，分别保存最小和最大可能值的默认值。如果指定了转换，这些值应采用转换后的单位。

trans

scales 包中的 trans 对象，例如 scales::log10_trans() 或 scales::reciprocal_trans() 。如果未提供，则使用与 range 中使用的单位相匹配的默认值。如果没有转换，NULL 。

细节

此参数用于正则化或惩罚模型，例如parsnip::rand_forest() 等。 mtry_long() 具有 log10 刻度的值，当数据包含大量预测变量时非常有用。

由于参数的范围取决于数据集中的列数，因此上限设置为unknown，但可以通过finalize() 方法填写。

解释

mtry_prop() 是 mtry() 的变体，其中该值被解释为在每次分割时随机采样的预测变量的比例，而不是计数。

此参数不适用于容纳将此参数作为比例的引擎； mtry 通常是主模型参数而不是特定于引擎的参数，因此不应具有特定于引擎的接口。

当包装将 mtry 解释为比例的建模引擎时，请在 parsnip::set_model_arg() 中使用 mtry() 参数，并将内部包装函数中传递的参数处理为 mtry / number_of_predictors 。此外，向包装函数引入逻辑参数 counts ，默认为 TRUE ，指示是否将提供的参数解释为计数而不是比例。

有关示例实现，请参阅 parsnip::xgb_train() 。

也可以看看

例子

mtry(c(1L, 10L)) # in original units
#> # Randomly Selected Predictors (quantitative)
#> Range: [1, 10]
mtry_long(c(0, 5)) # in log10 units
#> # Randomly Selected Predictors (quantitative)
#> Transformer: log-10 [1e-100, Inf]
#> Range (transformed scale): [0, 5]