将PCA预处理参数传递给train()函数

Question

将PCA预处理参数传递给train()函数

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我正在尝试使用caret构建一个预测模型，其中使用PCA作为预处理。预处理步骤如下：

preProc <- preProcess(IL_train[,-1], method="pca", thresh = 0.8)

我可以直接将thresh参数传递给caret的train()函数吗？我已经尝试过以下方法，但并没有起作用：

是否可以直接将thresh参数传递给caret的train()函数？我尝试了下面的方法，但它不起作用：

modelFit_pp <- train(IL_train$diagnosis ~ . , preProcess="pca",
                            thresh= 0.8, method="glm", data=IL_train)

如果没有，我该如何将分开的 preProc 结果传递给 train() 函数？

- Timm S.

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这是一个很好的问题。感谢您提出它。 - ahoffer

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- cdeterman · Accepted Answer

根据文档，您可以使用 trainControl 指定额外的预处理参数。

?trainControl

...
preProcOptions  

A list of options to pass to preProcess. The type of pre-processing 
(e.g. center, scaling etc) is passed in via the preProc option in train.
...

既然你的数据集不可重现，让我们看一个例子。我会使用来自 mlbench 的 Sonar 数据集，并仅出于娱乐目的使用 pls 算法。

library(caret)
library(mlbench)

data(Sonar)

ctrl <- trainControl(preProcOptions = list(thresh = 0.95))

mod <- train(Class ~ ., 
             data = Sonar, 
              method = "pls",
              trControl = ctrl)

尽管文档不是最令人兴奋的阅读材料，但一定要尝试去学习并阅读。包的作者们努力编写文档，并且其中有许多奇妙之处。