R语言使用caret包的train函数构建KNN邻近算法模型(KNN)模型构建分类模型、trainControl函数设置交叉验证参数、自定义调优评估指标

最新推荐文章于 2024-10-18 10:13:25 发布
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分类专栏： R语言从入门到机器学习 文章标签： r语言 数据分析 数据挖掘 人工智能 机器学习
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这篇博客介绍了如何使用R语言的caret包构建KNN邻近算法模型，通过train函数进行分类模型构建，并利用trainControl设置交叉验证参数，自定义评估指标，以及通过tuneLength和tuneGrid进行超参数调优。

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R语言使用caret包的train函数构建KNN邻近算法模型(KNN)模型构建分类模型、trainControl函数设置交叉验证参数、自定义调优评估指标、tuneLength参数和tuneGrid参数超参数调优

目录

R语言使用caret包的train函数构建KNN邻近算法模型(KNN)模型构建分类模型、trainControl函数设置交叉验证参数、自定义调优评估指标、tuneLength参数和tuneGrid参数超参数调优

#R语言机器学习Caret包（Caret包是分类和回归训练的简称）

#导入包和数据

#R语言使用caret包中的createDataPartition函数进行机器学习数据集划分、划分训练集和测试集并指定训练测试比例

​编辑

#R语言使用caret包的preProcess函数进行数据填充、使用K近邻KNN算法进行缺失值填充

#R语言使用caret包的dummyVars函数自动对训练数据集中的因子（factor）变量进行独热编码（one hot encoding）

#R语言使用caret包的preProcess函数进行数据预处理：对所有的数据列进行最小最大缩放、设置method参数为range

​编辑

#R语言使用caret包的getModelInfo函数获取caret包中提供的模型算法列表

#R语言使用caret包的modelLookup函数查看模型算法的细节信息、模型是否可用于分类、回归、超参数信息、是否是概率模型

#R语言使用caret包的train函数构建KNN邻近算法模型(KNN)模型构建分类模型、trainControl函数设置交叉验证参数、自定义调优评估指标、tuneLength参数和tuneGrid参数超参数调优

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R语言--邻近算法KNN
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R语言机器学习算法实战系列（六）K-邻近算法分类器 (K-Nearest Neighbors)
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本文介绍了K-邻近算法（KNN）的基本原理及其在R语言中的实现。KNN是一种基于距离度量的分类和回归方法，通过查找样本点的最近邻居来预测其类别或属性。文章详细阐述了KNN的步骤，包括确定K值、距离度量、特征空间表示、查询点处理、寻找最近邻居及决策规则等。此外，还介绍了加权KNN算法，通过为近邻分配不同权重来提高预测准确性。文章还提供了R语言实现KNN的完整教程，包括数据下载、加载R包、数据预处理、数据切割、模型构建、预测与评估等步骤。数据集来自乳腺癌风险预测项目，包含569份恶性和良性肿瘤样本的32类指标。
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使用交叉验证调整KNN模型的超参数K来获取最佳的K值（R语言）
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本文将介绍如何使用交叉验证来调整KNN模型的K值，以获得最佳的K值。现在，我们可以使用交叉验证来选择最佳的K值。在交叉验证过程中，我们将使用不同的K值来训练多个KNN模型，并通过评估指标来选择最佳的K值。通过以上步骤，我们成功地通过交叉验证选择了最佳的K值，并构建了最终的KNN模型。希望本文能够帮助您理解如何使用交叉验证来调整KNN模型的K值，并获取最佳的K值。训练集将用于交叉验证来选择最佳的K值，而测试集将用于评估模型的性能。最后，我们可以使用选择的最佳K值来构建最终的KNN模型，并在测试集上进行评估。
使用R语言中的trainControl函数和tuneLength参数进行模型训练控制和调参
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trainControl函数还可以与train函数结合使用，train函数是caret包中的一个函数，用于训练机器学习模型。在R语言中，trainControl函数和tuneLength参数是非常有用的工具，可以帮助我们控制机器学习模型的训练过程，并对模型进行调参。trainControl函数是caret包中的一个函数，它允许我们自定义机器学习模型的训练控制选项。在这个示例中，我们使用train函数训练了一个随机森林模型，通过trControl参数传入了trainControl函数返回的控制对象。
优化R语言中trainControl函数和tuneLength参数的设置
CyberGenius的博客
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通过自定义设置trainControl函数和tuneLength参数，我们可以灵活地优化机器学习模型的训练过程。trainControl函数用于定义交叉验证的设置，而tuneLength参数则用于指定参数调优的迭代次数。通过设置metric参数和maximize参数，可以指定用于评估模型性能的指标和优化目标。tuneLength参数决定了参数调优的迭代次数，可以根据问题的复杂度和计算资源进行灵活的设置。通过设置trainControl函数，可以灵活地指定交叉验证的类型、重复次数、抽样方法等参数。
使用R语言函数trainControl优化模型训练策略
HackCyberX的博客
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总结起来，trainControl函数是R语言中一个非常有用的函数，用于定义和控制模型训练的参数和行为。trainControl函数支持多种方法，例如"cv"表示交叉验证，"boot"表示自助法，"repeatedcv"表示重复的交叉验证等。其中，trainControl函数是一个非常有用的函数，用于定义和控制模型训练的参数和行为。trainControl函数的目的是通过设置参数来控制训练过程中的一些重要参数，例如交叉验证的方式、重抽样的方法、模型的评估指标等。在这个示例中，我们使用了自助法来训练模型。
自定义trainControl函数和tuneLength参数在R语言中的设置方法
TechRoarX的博客
08-11 213
合理设置trainControl函数的参数可以对模型性能产生显著影响，而调整tuneLength参数可以帮助我们找到最佳的超参数配置，从而提高模型的泛化能力。除了上述基本参数外，trainControl函数还提供了许多其他参数，例如sampling参数用于指定采样策略（例如：自助法、欠采样、过采样等）、classProbs参数用于控制是否计算类别概率、summaryFunction参数用于指定在交叉验证结束后生成性能总结的函数等。通过调整超参数，我们可以寻找最佳的模型配置，以提高模型在新数据上的泛化能力。
7.1、KNN实例
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Loading [MathJax]/jax/output/HTML-CSS/jax.js KNN实例 junjun 2016年2月10日 实例一、K近邻算法R语言实践，使用class包中的三个函数knn()、knn1()、knn.cv()分别做K近邻分类，并比较结果 #1、加载数据 data("iris") #2、创建训练集和测试集数据 library(
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R语言train函数调参（caret包）
dayuhaitang1的博客
02-03 8780
文章目录一、步骤二、演示 一、步骤 （1）确定最优参数的大致范围（粗调）。train函数中的方法刚一开始都有默认的参数，由于我们也都不知道最优的参数是什么，所以可以先直接使用默认的参数进行调调参。 （2）确定参数范围之后，进一步缩小最优参数的范围（精调）。这一个过程可以无限重复，直到选出你认为最好的参数"_"，过程有点粗暴。 二、演示 以一个简单的PM2.5数据来演示整个调参过程： 1、导入数据 rm(list = ls()) data<-read.csv("C:\\data\\PM2.
k近邻算法 r语言_带你学习经常听说的那个kNN(k近邻算法)
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