Как использовать атрибут функции классификатора RWeka "опции"?

Question

В классификаторах RWeka в вызове функции классификатора есть атрибут "опции", например, Bagging(формула, данные, подмножество, na.action, control = Weka_control (), options = NULL). Кто-нибудь может привести пример (пример кода R) о том, как определить эти опции?

Мне было бы интересно передать некоторые варианты (такие как количество итераций и размер каждой сумки) мета-ученику Bagging RWeka. Заранее спасибо!

Answer 1

Вы можете получить доступ к функциям, которые вы упомянули, но не через options,

Во-первых, что делают варианты? Согласно странице помощи ?Bagging

Параметры аргумента позволяют дальнейшую настройку. В настоящее время используются параметры модели и экземпляры (или частичные совпадения для них): если установлено значение TRUE, фрейм модели или соответствующие экземпляры Weka, соответственно, включаются в подобранный объект модели, что, возможно, ускоряет последующие вычисления на объекте. По умолчанию ни один не включен.

Таким образом, параметры просто хранят больше информации в возвращаемом результате. Чтобы получить те функции, которые вы хотите, вам нужно использовать control, Вам нужно будет построить значение для control используя функцию Weka_control, Без какой-либо помощи трудно понять, как это использовать, но, к счастью, помощь доступна через WOW Мастер Вариантов Weka. Поскольку вариантов много, вывод длинный. Я собираюсь урезать его до той части, о которой вы упомянули - количество итераций и размер каждой сумки. Но посмотрите, что еще доступно.

WOW(Bagging)
-P      Size of each bag, as a percentage of the training set size. (default 100)
-I <num>
        Number of iterations.  (current value 10)
        Number of arguments: 1.

Повторяю: я обрезал вывод, чтобы показать только эти два варианта.

Пример: данные радужной оболочки

Предположим, что я хотел использовать пакетирование с данными радужной оболочки, при этом размер пакета составлял 90% данных (вместо значения по умолчанию 100%) и с 20 итерациями (вместо значения по умолчанию 10). Сначала я бы собрал Weka_control, затем включил это в мой вызов Bagging,

WC = Weka_control(P=90, I=20) 
BagOfIrises = Bagging(Species ~ ., data=iris, control=WC)

Я надеюсь, что это помогает.