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我有一些代码可以将多个（交叉验证的）模型与某些数据相匹配，如下所示。

library(datasets)
library(caret)
library(caretEnsemble)

# load data
data("iris")

# establish cross-validation structure
set.seed(32)
trainControl <- trainControl(method="repeatedcv", 
                             number=5, repeats=3, # 3x 5-fold CV
                             search="random")

algorithmList <- c('lda',         # Linear Discriminant Analysis 
                   'rpart' ,      # Classification and Regression Trees
                   'svmRadial')   # SVM with RBF Kernel

# cross-validate models from algorithmList
models <- caretList(Species~., data=iris, trControl=trainControl, methodList=algorithmList)

到目前为止，一切都很好。但是，如果我添加'gbm'到我的algorithmList，我会收到大量无关的日志消息，因为gbm似乎有一个verbose=TRUE默认的 fit 参数。

根据插入符号文档，如果我自己运行train（method='gbm'而不是与在 a 中训练的几个模型一起运行caretList），我可以简单地添加verbose=FALSEto train()，这将流向gbm. 但是当我在caretList.

因此，我想将verbose=FALSE（或理论上的任何其他适合参数）专门传递给caretList's中的一个特定模型methodList。我怎样才能做到这一点？

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好的，这实际上在文档中得到了很好的解决。

?caretList

包括：

tuneList：可选，caretModelSpec 对象的命名列表。这比 methodList 灵活得多，并且允许指定特定于模型的参数

我已经确认我的问题已经解决，如果不是：

algorithmList <- c('lda',         # Linear Discriminant Analysis 
                   'rpart' ,      # Classification and Regression Trees
                   'svmRadial',   # SVM with RBF Kernel
                   'gbm')         # Gradient-boosted machines

我用：

modelTypes <- list(lda      = caretModelSpec(method="lda"),
                   rpart    = caretModelSpec(method="rpart"),
                   svmRadial= caretModelSpec(method="svmRadial"),
                   gbm      = caretModelSpec(method="rf", verbose=FALSE)

...然后该models <- caretList(...行来自：

models <- caretList(... methodList=algorithmList)

至：

models <-caretList(...  tuneList = modelTypes)
于 2017-07-18T02:25:44.010 回答