插入符号保存最小尺寸模型

在caret中如何保存最小尺寸的模型。 在这个例子中， gbmFit1包含gbmFit1$trainingData 。 保存gbmFit1保存所有这些变量。 由于我的训练数据很大，我想摆脱所有这些额外的变量，并希望以最小的尺寸保存模型。

  library(mlbench)
  library(caret)
  data(Sonar)
  x <- Sonar[, colnames(Sonar)!="Class"]
  y <- Sonar$Class
  gbmFit1 <- train(x,y, method = "gbm", verbose = FALSE)
  predict(gbmFit1, x[1:10, ]) #predict for 10 samples
  ##[1] R R R R R R R R R R
  ##Levels: M R
  dim(gbmFit1$trainingData) 
  #[1] 208  61

仅使用predict(gbmFit1$finalModel, x[1:10, ])会给出错误：

predict(gbmFit1$finalModel, x[1:10, ])
##Error in paste("Using", n.trees, "trees...n") : 
##argument "n.trees" is missing, with no default

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我认为这应该做到这一点：

library(mlbench)
library(caret)
  data(Sonar)
  x <- Sonar[, colnames(Sonar)!="Class"]
  y <- Sonar$Class
tc1 <- trainControl(returnData = F)  # tells caret not to save training data.
  gbmFit1 <- train(x,y, method = "gbm", verbose = FALSE, trControl = tc1)
  predict(gbmFit1$finalModel, x[1:10, ], gbmFit1$finalModel$tuneValue$n.trees) # passes n.trees value to gbm.

您可能需要阅读caret中的trainControl功能：https： trainControl

链接地址: http://www.djcxy.com/p/38393.html

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