Карет - возможно ли спасти каждую модель от тюнинга?

Question

Я использую каретку для обучения моделей по повторным выборкам и настройке параметров обучения, и я могу опросить вероятности для каждого теста, и это здорово. Но я также заинтересован в том, чтобы сохранить модельные объекты и использовать их позже без переподготовки - возможно ли это? В основном, а не просто объект mdl$finalModel, я хотел бы, чтобы объект модели использовался для каждой итерации настройки.

Answer 1

Спасибо Макс. Я использую ваше предложение, поэтому я публикую свой код здесь, если кто-то захочет попробовать это. Я работаю над повторной выборкой позже, также сохраняя rownames(x),

# Copy all model structure info from existing model type
cust.mdl <- getModelInfo("rf", regex=FALSE)[[1]]

# Override fit function so that we can save the iteration
cust.mdl$fit <- function(x=x, y=y, wts=wts, param=param, lev=lev, last=last, classProbs=classProbs, ...) {
  # Dont save the final pass (dont train the final model across the entire training set)
  if(last == TRUE) return(NULL) 

  # Fit the model
  fit.obj <- getModelInfo("rf", regex=FALSE)[[1]]$fit(x, y, wts, param, lev, last, classProbs, ...)

  # Create an object with data to save and save it
  fit.data <- list(resample=rownames(x),
                   mdl=fit.obj,
                   #x, y, wts,
                   param=param, lev=lev, last=last, classProbs=classProbs, 
                   other=list(...))

  # Create a string representing the tuning params
  param.str <- paste(lapply(1:ncol(param), function(x) {
                     paste0(names(param)[x], param[1,x])
                    }), collapse="-")

  save(fit.data, file=paste0("rf_modeliter_", sample(1000:9999,1), "_", param.str, ".RData"))
  return (fit.obj)
}

Answer 2

На самом деле, нет. Вы можете написать собственный метод и изменить fit функция, чтобы сохранить их в файл. Внутри fit функция, вы будете знать значение параметра настройки, но не то, с какой повторной выборкой была построена модель.

Максимум