R dials mtry 隨機抽樣預測變量的數量

創建樹模型時，每次分割時將隨機采樣的預測變量的數量。

用法

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

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

參數

range

一個二元素向量，分別保存最小和最大可能值的默認值。如果指定了轉換，這些值應采用轉換後的單位。

trans

scales 包中的 trans 對象，例如 scales::log10_trans() 或 scales::reciprocal_trans() 。如果未提供，則使用與 range 中使用的單位相匹配的默認值。如果沒有轉換，NULL 。

細節

此參數用於正則化或懲罰模型，例如parsnip::rand_forest() 等。 mtry_long() 具有 log10 刻度的值，當數據包含大量預測變量時非常有用。

由於參數的範圍取決於數據集中的列數，因此上限設置為unknown，但可以通過finalize() 方法填寫。

解釋

mtry_prop() 是 mtry() 的變體，其中該值被解釋為在每次分割時隨機采樣的預測變量的比例，而不是計數。

此參數不適用於容納將此參數作為比例的引擎； mtry 通常是主模型參數而不是特定於引擎的參數，因此不應具有特定於引擎的接口。

當包裝將 mtry 解釋為比例的建模引擎時，請在 parsnip::set_model_arg() 中使用 mtry() 參數，並將內部包裝函數中傳遞的參數處理為 mtry / number_of_predictors 。此外，向包裝函數引入邏輯參數 counts ，默認為 TRUE ，指示是否將提供的參數解釋為計數而不是比例。

有關示例實現，請參閱 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]