R 튜닝 파라미터가 다른 R 캐럿 모델 사용

Question

튜닝 기능에서 3 가지 크기의 NNET 캐럿 모델을 교육했습니다. 최종 모델에는 하나의 크기가 적용되었습니다. 그것은 가장 작은 RMSE에 의해 자동으로 선택되었습니다.

Neural Network 

9700 samples 
    23 predictor 

Pre-processing: centered, scaled 
Resampling: Cross-Validated (8 fold, repeated 8 times) 

Summary of sample sizes: 8488, 8488, 8487, 8485, 8488, 8488, ... 

Resampling results across tuning parameters: 

    size RMSE Rsquared RMSE SD Rsquared SD 
    12 0.0328 0.951  0.002033 0.006127 
    24 0.0221 0.978  0.001358 0.002764 
    72 0.0134 0.992  0.000647 0.000815 

Tuning parameter 'decay' was held constant at a value of 5e-04 
RMSE was used to select the optimal model using the smallest value. 
The final values used for the model were size = 72 and decay = 5e-04. 

하지만 다른 사람들과 훈련 모델을 탐구하려는 너무 크기. 모델의 튜닝 매개 변수와 함께 예측 기능을 사용할 수 있습니까?

Answer 1

savePredictions 인수가 trainControl 인 경우 튜닝 그리드의 다른 모델에서 보류 아웃 예측을 얻을 수 있습니다. 그 외에도 별도의 모델을 사용해야합니다.

최대