tune_grid <- expand.grid(.ntree = c(100, 200, 300), .mtry = c(2, 3, 4))model <- train(y ~ ., data = dataset, method = "rf", trControl = control, tuneLength = 9, tuneGrid = tune_grid)中c代表什么
时间: 2023-12-29 11:04:25 浏览: 36
在 R 语言中,`c()` 是用来创建向量(vector)的函数,它可以将一组数值、字符、逻辑值等组合成一个向量。在上述代码中,`c()` 函数被用来创建一个包含数值的向量,其中:
- `c(100, 200, 300)` 表示包含 100、200、300 三个元素的向量,用来指定随机森林模型中的树的数量(ntree)的搜索范围。
- `c(2, 3, 4)` 表示包含 2、3、4 三个元素的向量,用来指定随机森林模型中每棵树使用的特征数量(mtry)的搜索范围。
在 expand.grid() 函数中,这两个向量被传入其中,生成一个网格,表示所有可能的参数组合,用于在 train() 函数中进行模型的调参。
相关问题
解释代码:# SIS without regularization model_sis <- SIS(x, y, family = 'gaussian', iter = FALSE) sis_variables <- model_sis$sis.ix0 # ISIS with regularization model_isis <- SIS(x, y, family = 'gaussian', tune = 'bic') model_aggr <- SIS(x, y, family = 'gaussian', tune = 'bic', varISIS = 'aggr', seed = 11) isis_variables <- model_isis$sis.ix0 aggr_variables <- model_aggr$sis.ix0,其中sis、isis、qggr分别是什么
在上述代码中,我们使用了SIS、ISIS和QCSIS方法进行变量筛选,并从中选择最优的方法。
- `sis_variables` 是使用 SIS (Sure Independence Screening) 方法筛选得到的变量。SIS 是一种无正则化的方法,它通过计算每个变量与响应变量之间的相关性来进行筛选。在代码中,我们使用 `SIS` 函数,其中 `x` 是自变量矩阵,`y` 是因变量向量,`family = 'gaussian'` 表示使用高斯分布,`iter = FALSE` 表示不进行迭代。
- `isis_variables` 是使用 ISIS (Iterative Sure Independence Screening) 方法筛选得到的变量。ISIS 是一种带有正则化的方法,它通过迭代的方式筛选变量,并在每次迭代中更新变量的权重。在代码中,我们使用 `SIS` 函数,设置了 `tune = 'bic'` 来进行模型选择,其中 `bic` 是一种模型选择准则。
- `aggr_variables` 是使用 QCSIS (QCSIS with aggregation) 方法筛选得到的变量。QCSIS 是一种带有聚合方法的方法,它通过聚合多个 ISIS 结果来提高稳定性和可靠性。在代码中,我们使用 `SIS` 函数,设置了 `tune = 'bic'` 来进行模型选择,并将 `varISIS = 'aggr'` 设置为 `'aggr'`,表示使用聚合方法进行变量筛选。
综上所述,`sis_variables` 是使用 SIS 方法筛选得到的变量,`isis_variables` 是使用 ISIS 方法筛选得到的变量,`aggr_variables` 是使用 QCSIS 方法筛选得到的变量。这些变量是根据不同的方法和策略进行的变量筛选结果。
resnet50_fine_tune = keras.models.Sequential()解释代码
这行代码是使用Keras深度学习框架创建一个顺序模型(Sequential Model)的实例对象resnet50_fine_tune。顺序模型是一种简单的神经网络模型,它由一系列层(Layer)按顺序组成,数据从第一层经过处理后,依次通过每层,最后到达输出层得到输出结果。
在这个实例对象中,我们可以通过调用Keras提供的方法,逐层添加模型结构。例如,添加卷积层使用的方法是add(),代码示例为:
```python
resnet50_fine_tune.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=3, padding="same", activation="relu", input_shape=(224, 224, 3)))
```
这样,我们就可以逐层构建深度学习模型。
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