R语言GBM模型如何绘制网格超参数搜索图
时间: 2024-03-31 16:17:57 浏览: 17
可以使用ggplot2包中的facet_grid函数来绘制网格超参数搜索图。具体来说,可以先定义一个data.frame表格,包含超参数(如学习率、树深度、叶子节点个数等)及对应的模型评估指标(如均方误差、准确率等)。然后使用ggplot2包中的geom_tile和facet_grid函数来绘制网格图,其中x轴和y轴分别代表两个超参数,颜色代表对应的评估指标值。通过这种方法可以方便地观察超参数对模型性能的影响,并选择最优超参数组合进行模型训练。
相关问题
R语言GBM模型如何进行网格超参数搜索
网格搜索可以使用caret包中的train函数和trainControl函数。其中,trainControl函数用于设置交叉验证参数,train函数除了输入数据以外,主要要输入的是tuneGrid参数,用于指定超参数的搜索范围。具体的步骤可以参考以下代码:
```
library(caret)
library(gbm)
# 准备数据
data(iris)
trainIndex = createDataPartition(iris$Species, p=0.8, list=FALSE)
train = iris[trainIndex, ]
test = iris[-trainIndex, ]
# 设置交叉验证参数
ctrl = trainControl(method="cv", number=5, verboseIter=TRUE)
```
```
# 设置超参数搜索范围
grid = expand.grid(interaction.depth = c(1, 2, 3),
n.trees = c(100, 200, 300),
shrinkage = c(0.01, 0.05, 0.1),
n.minobsinnode = c(10, 20, 30))
```
```
# 进行网格搜索
model = train(Species ~ ., data=train, method="gbm",
trControl=ctrl, tuneGrid=grid)
```
在上面的代码中,我们使用iris数据集,将其分成80%的训练集和20%的测试集。交叉验证使用了5折交叉验证,并且设置了详细的迭代信息。超参数搜索范围通过expand.grid函数指定,包含了interaction.depth、n.trees、shrinkage和n.minobsinnode这四个参数。最终,我们使用train函数进行网格搜索,得到了对Species变量的gbm模型。
GBM模型如何进行网格超参数搜索
GBM模型通过GridSearchCV函数实现对网格超参数的搜索。GridSearchCV函数会对模型的参数进行全组合搜索,根据交叉验证的效果选取最优的一组参数。具体步骤如下:
1. 定义要搜索的超参数范围和搜索方法;
2. 使用GridSearchCV函数对GBM模型进行超参数搜索;
3. 使用最优超参数重新训练模型;
4. 使用训练好的模型进行预测。
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