R 双参数调参输出列表

您好，以下是一个使用R语言进行双参数调参并输出结果列表的示例代码：

library(tidyverse)
library(caret)

# 读入数据
data <- read.csv("your_data.csv")

# 设置调参的参数网格
param_grid <- expand.grid(.nrounds = c(100, 200, 300),
                          .max_depth = c(5, 10, 15))

# 使用caret包进行交叉验证
ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 10)
model <- train(y ~ ., data = data,
               method = "xgboost", tuneGrid = param_grid,
               trControl = ctrl)

# 输出调参结果列表
model$results

在上述代码中，我们使用了`train`函数从数据中训练xgboost模型，并使用`trainControl`函数设置交叉验证的参数。通过调用`train`函数时传入`tuneGrid`参数来设置双参数调参的网格。最后，我们使用`model$results`来输出调参结果列表。

请注意，这只是一个示例代码，并且在实际使用时需要根据具体情况进行调整。

相关问题

R 双参数调参

R语言中常用的双参数调参方法有网格搜索和随机搜索。

1. 网格搜索：通过定义参数范围，对每个参数组合进行模型训练和交叉验证，得出每个组合的模型表现，最终选择表现最好的参数组合。例如，可以使用`expand.grid()`函数生成所有可能的参数组合，然后在每个组合上进行模型训练和交叉验证。

2. 随机搜索：与网格搜索不同，随机搜索不是遍历所有可能的参数组合，而是在定义的参数范围内随机选择一定数量的参数组合进行模型训练和交叉验证，得出每个组合的模型表现，最终选择表现最好的参数组合。例如，可以使用`randomSearch()`函数实现随机搜索。

无论是网格搜索还是随机搜索，都需要进行交叉验证来评估模型的表现。可以使用`caret`包提供的函数来实现交叉验证。具体实现方法可以参考以下代码：

# 网格搜索
library(caret)
library(rpart)

set.seed(123)
data(iris)

# 定义参数范围
grid <- expand.grid(cp = seq(0.001, 0.1, by = 0.001),
                    minsplit = seq(2, 10, by = 1))

# 交叉验证
ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 10)
fit <- train(Species ~ ., data = iris, method = "rpart",
             trControl = ctrl, tuneGrid = grid)

# 输出最佳参数组合和对应的模型表现
fit$bestTune
fit$results

# 随机搜索
library(mlr)

set.seed(123)
data(iris)

# 定义参数范围
ps <- makeParamSet(
  makeNumericParam("cp", lower = 0.001, upper = 0.1),
  makeIntegerParam("minsplit", lower = 2, upper = 10)
)

# 定义搜索策略
ctrl <- makeTuneControlRandom(maxit = 100)

# 定义评估指标
measures <- list(mmce)

# 定义任务
task <- makeClassifTask(data = iris, target = "Species")

# 开始搜索
res <- tuneParams("rpart", task, resampling = makeResampleDesc("CV", iters = 10),
                  par.set = ps, control = ctrl, measures = measures)

# 输出最佳参数组合和对应的模型表现
getTuneResult(res)$best.parameters
getTuneResult(res)$performances

R 双参数调参不使用train函数

您好，如果您不想使用`train`函数，也可以使用其他的调参方法。以下是一个使用`caret`包的`trainControl`和`expand.grid`函数进行双参数调参的示例代码：

library(tidyverse)
library(caret)

# 读入数据
data <- read.csv("your_data.csv")

# 设置调参的参数网格
param_grid <- expand.grid(.nrounds = c(100, 200, 300),
                          .max_depth = c(5, 10, 15))

# 定义交叉验证函数
cv <- function(nrounds, max_depth) {
  set.seed(123) # 设置随机种子
  train_control <- trainControl(method = "cv", number = 10) # 设置交叉验证参数
  model <- xgboost::xgboost(data = dtrain, max.depth = max_depth, nrounds = nrounds) # 训练模型
  accuracy <- caret::postResample(pred = predict(model, dtest), obs = ytest) # 计算准确率
  return(list(mean_accuracy = mean(accuracy), sd_accuracy = sd(accuracy)))
}

# 应用交叉验证函数进行调参
result_list <- apply(param_grid, 1, function(x) cv(x[1], x[2]))

# 将结果列表转化为数据框
result_df <- data.frame(t(result_list))

# 将调参结果和参数网格合并为一个数据框
result_grid <- cbind(param_grid, result_df)

# 输出调参结果列表
result_grid

在上述代码中，我们首先使用`expand.grid`函数创建了一个由两个参数组成的网格，然后对每个参数组合应用了自定义的交叉验证函数。该函数使用`xgboost`包训练模型，并将交叉验证的准确率输出为结果列表。最后，我们将结果列表转换为数据框，并将参数网格与结果合并为一个数据框，以输出调参结果列表。

请注意，这只是一个示例代码，并且在实际使用时需要根据具体情况进行调整。