R语言模型选择之精度准则与最大值法问题

傷城~ 2021-11-05 02:42 184阅读 0赞

在模型选择中我们一般用caret包train函数建立模型，并对模型进行评判

## 方法1： ##

set.seed(1234)
    tr_control<-trainControl(method = 'cv',number = 5)
    # 创建随机森林模型
    model_rf<-train(Class~.,data=traindata,
                    trControl=tr_control,method='rf')
    model_rf

输出

mtry Accuracy Kappa  
2 0.9276465 0.8552977  
16 0.9314521 0.8628921  
30 0.9276627 0.8553120

Accuracy was used to select the optimal model using the largest value.  
The final value used for the model was mtry = 16.

## 方法2 ##

set.seed(1234)
    model_rf <- train(Class ~., data = traindata, method = 'rf', 
                      trControl = trainControl(method = 'cv', 
                                               number = 5, 
                                               selectionFunction = 'oneSE'))
    model_rf

mtry Accuracy Kappa  
2 0.9276143 0.8552365  
16 0.9212771 0.8425685  
30 0.9250988 0.8502003

Accuracy was used to select the optimal model using the one SE rule.  
The final value used for the model was mtry = 2.

可以看到二者选定的模型并不一样，而且选定的标准也不一样，方法1标准是最大值法，方法2是精确度。

原因在方法2中用了：**selectionFunction** **= 'oneSE'**

转载于:https://www.cnblogs.com/Grayling/p/11235441.html

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