将 PCA 预处理参数传递给 train()

Question

我正在尝试使用 PCA 作为预处理在插入符号中构建预测模型。预处理如下：

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

是否可以将 thresh 参数直接传递给插入符号的 train() 函数？我尝试了以下方法，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，我如何将单独的 preProc 结果传递给 train() 函数？

Answer 1

根据文档，您使用 trainControl

指定了额外的预处理参数

?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.
...

由于您的数据集不可重现，让我们看一个例子。我将使用来自 mlbench 的 Sonar 数据集并使用 pls 算法只是为了好玩。

library(caret)
library(mlbench)

data(Sonar)

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

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

虽然文档不是最令人兴奋的读物，但一定要确保尝试通读它。包作者努力创建文档，其中有许多奇迹。

将 PCA 预处理参数传递给 train()

Pass PCA preprocessing arguments to train()

r

machine-learning

pca

r-caret