R baguette control_bag 控製裝袋過程

control_bag() 可以為裝袋過程的輔助方麵設置選項。

用法

control_bag(
  var_imp = TRUE,
  allow_parallel = TRUE,
  sampling = "none",
  reduce = TRUE,
  extract = NULL
)

參數

var_imp: 單一邏輯：應該計算變量重要性分數嗎？
allow_parallel: 單個邏輯：模型擬合是否應該並行完成(即使已創建並行plan())？
sampling: "none" 或"down"。僅用於分類。引導後，訓練數據將在每個類中進行采樣(有替換)到最小類的大小。
reduce: 是否應該修改模型以減少其在磁盤上的大小？
extract: 可以提取每個集合成員的 model-related 方麵的函數(或 NULL)。請參閱下麵的詳細信息和示例。

值

一個列表。

細節

可以使用 extract 參數從模型對象(包括模型對象本身)保存任意項目，該參數應該是帶有參數 x (對於模型對象)和 ... 的函數。該函數的結果保存到名為extras 的列表列中(請參見下麵的示例)。

例子

# Extracting model components

num_term_nodes <- function(x, ...) {
  tibble::tibble(num_nodes = sum(x$frame$var == "<leaf>"))
}

set.seed(7687)
with_extras <- bagger(mpg ~ ., data = mtcars,
                      base_model = "CART", times = 5,
                      control = control_bag(extract = num_term_nodes))

dplyr::bind_rows(with_extras$model_df$extras)
#> # A tibble: 5 × 1
#>   num_nodes
#>       <int>
#> 1         3
#> 2         3
#> 3         3
#> 4         3
#> 5         2

源代碼：R/bagger.R

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Max Kuhn等大神的英文原創作品 Controlling the bagging process。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。