比较插入符号模型对象的最佳功能

Best function to compare caret model objects

我有许多使用相同数据和调整参数的插入符号模型对象。为了完整性检查,我想看看每个方法是否给我相同的模型对象。 (这都是 运行 并行处理并确保我的模型相同的更广泛计划的一部分。)

例如,下面,我训练了2个不同的模型,想进行比较。

当我比较插入符对象时它 returns FALSE。

> library(caret)
> 
> set.seed(0)
> myControl <- trainControl(method='cv', index=createFolds(iris$Species))
> 
> set.seed(0)
> model1 <- train(Species~., iris, method='rf', trControl=myControl)
> 
> set.seed(0)
> model2 <- train(Species~., iris, method='rf', trControl=myControl)
> 
> identical(model1,model2)
[1] FALSE
> all.equal(model1,model2)
[1] "Component “times”: Component “everything”: Mean relative difference: 0.09036145"
[2] "Component “times”: Component “final”: Mean relative difference: 0.75"           
> compare_models(model1, model2)

    One Sample t-test

data:  x
t = NaN, df = 9, p-value = NA
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 NaN NaN
sample estimates:
mean of x 
        0 

如果我比较最终模型而不是插入符号对象,它 returns 正确。

> identical(model1$finalModel,model2$finalModel)
[1] TRUE
> all.equal(model1$finalModel,model2$finalModel)
[1] TRUE

所以我想确定为什么插入符号对象不同?或者如果我使用了错误的功能?

我也设置了种子(就像这个例子中的:),但仍然有同样的问题。

更新: 当我交换不同的模型(例如 rpart、lm)然后使用 finalModel 规范时,对于 identical() 调用我得到 FALSE,对于 all.equal() 得到 TRUE。不同型号的使用一定有什么不同吧?

> set.seed(0)
> myControl <- trainControl(method='cv', index=createFolds(iris$Species))
> 
> set.seed(0)
> model3 <- train(Species~., iris, method='rpart', trControl=myControl)
> 
> set.seed(0)
> model4 <- train(Species~., iris, method='rpart', trControl=myControl)
> 
> identical(model3,model4)
[1] FALSE
> all.equal(model3,model4)
[1] "Component “times”: Component “everything”: Mean relative difference: 0.05063291"
[2] "Component “times”: Component “final”: Mean relative difference: 1"              
> compare_models(model3, model4)

    One Sample t-test

data:  x
t = NaN, df = 9, p-value = NA
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 NaN NaN
sample estimates:
mean of x 
        0 

> 
> identical(model3$finalModel,model4$finalModel)
[1] FALSE
> all.equal(model3$finalModel,model4$finalModel)
[1] TRUE

train() 存储 运行 函数的执行时间,参见 model1$times?train。我认为这些时间与您的目的无关,因此您可以放心地忽略它们:

all.equal(model1[!names(model1) %in% "times"], model2[!names(model2) %in% "times"])