範囲は、caretで使う機械学習モデルによります。
getModelInfoで調べることができます。
例えばxgbTreeの場合、以下になります。
library(caret) getModelInfo("xgbTree")$xgbTree$grid
function(x, y, len = NULL, search = "grid") { if(search == "grid") { out <- expand.grid(max_depth = seq(1, len), nrounds = floor((1:len) * 50), eta = c(.3, .4), gamma = 0, colsample_bytree = c(.6, .8), min_child_weight = c(1), subsample = seq(.5, 1, length = len)) } else { out <- data.frame(nrounds = sample(1:1000, size = len, replace = TRUE), max_depth = sample(1:10, replace = TRUE, size = len), eta = runif(len, min = .001, max = .6), gamma = runif(len, min = 0, max = 10), colsample_bytree = runif(len, min = .3, max = .7), min_child_weight = sample(0:20, size = len, replace = TRUE), subsample = runif(len, min = .25, max = 1)) out$nrounds <- floor(out$nrounds) out <- out[!duplicated(out),] } out }
lenがtuneLengthに対応しているはずです。
ご参考まで。
参考: R: how does caret choose default tuning range?
では。
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