R语言使用caret包对GBM模型自定义参数调优：自定义参数优化网格

R语言使用caret包对GBM模型自定义参数调优：自定义参数优化网格

GBM（Gradient Boosting Machine）是一种强大的机器学习算法，经常用于回归和分类问题。在R语言中，我们可以使用caret包来方便地进行GBM模型的参数调优。本文将演示如何使用caret包通过自定义参数优化网格来调优GBM模型。

首先，我们需要安装并加载所需的R包。请确保已经安装了caret、gbm和dplyr这几个包：

install.packages("caret")
install.packages("gbm")
install.packages("dplyr")

library(caret)
library(gbm)
library(dplyr)

接下来，我们需要准备数据集。这里我们使用一个示例数据集iris作为示例：

data(iris)

然后，我们可以定义一个自定义参数优化网格。网格中的每个组合将作为参数在模型中进行尝试。在GBM模型中，常见的参数包括树的数量（n.trees）、每棵树的复杂度（interaction.depth