R语言中使用caret包进行GBM模型的自定义参数调优：网格搜索

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本文介绍了如何在R语言中使用caret包通过网格搜索进行GBM模型的参数调优。内容包括数据准备、定义参数网格、设置控制参数、模型训练与调优以及模型评估，旨在提升GBM模型在iris数据集上的性能。

R语言中使用caret包进行GBM模型的自定义参数调优：网格搜索

概述：
在机器学习中，参数调优是提高模型性能的关键步骤之一。GBM（Gradient Boosting Machine）是一种常用的集成学习算法，通过迭代的方式训练多个弱学习器，并将它们组合成一个强学习器。R语言中的caret包提供了方便的工具，可以使用网格搜索方法对GBM模型的自定义参数进行调优。

准备数据
首先，我们需要准备好用于训练和测试的数据集。你可以使用自己的数据集，或者使用预先存在的数据集，例如iris数据集。这里我们以iris数据集为例。

# 载入iris数据集
data(iris)

# 将数据集划分为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = 0.8, list = FALSE)
trainData <- iris[trainIndex, ]
testData <- iris[-trainIndex, ]

定义参数网格
接下来，我们需要定义GBM模型的参数网格。参数网格是一组候选参数值的集合，我们将使用这些参数值来训练和评估不同的模型。根据GBM的特点，我们可以调优的主要参数包括树的数量（n.trees）、每棵树的复杂度（interaction.depth）以及学习率（shrinkage）等。

# 定义参数网格
paramGrid <- expand.grid(n.trees = c(100, 200, 300),

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