KiritoBo 2023-03-25 11:37 采纳率: 77.8%
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已结题

如何在caret包中Bootstrap抽样结果加入后续建模中

不太理解如何能将“caret”包中“createResample”函数,即Bootstrap抽样出的结果加入到后续建模中。
用“createResample”函数输出的结果为一个矩阵,我能理解矩阵中的每一个样本中的数字表示是选择了原数据中的第n个数据加入这个组内,但我不知道该如何将结果的简单矩阵同原数据矩阵结合起来。
即如何将”createResam“中的每一个样本生成包含原数据实际信息的样本,而非是一个数字。
即如何将“createResample”结果加入后续建模过程。

#Bootstrap法抽样建立训练集
set.seed(1234)
dat_trap <- createResample(dat3$X.C_storage,times = 30, list = F)

img

此为“createResample”输出结果矩阵

img

此为需要进行建模的原矩阵

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  • 「已注销」 2023-03-25 11:54
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    参考GPT:使用“createResample”函数可以获得通过Bootstrap抽样得到的结果矩阵,其中每个样本代表了原始数据中的一组样本。如果要将这些样本用于后续建模,可以将这些样本和原始数据进行合并,得到一个包含原始数据信息的新数据集。

    一种简单的方法是使用索引来合并原始数据和Bootstrap样本。假设原始数据存储在一个数据框中,可以使用下面的代码将原始数据和Bootstrap样本合并:

    # 假设原始数据存储在 data.frame dat 中
    # Bootstrap样本存储在矩阵 dat_trap 中
    # 合并数据集
    dat_boot <- dat[dat_trap, ]
    

    这里,dat_trap 是通过 createResample 函数得到的 Bootstrap 样本的索引矩阵, dat 是原始数据存储在一个数据框中, dat_boot 是将原始数据和 Bootstrap 样本合并得到的新数据集。

    接下来,可以使用 dat_boot 数据集进行模型训练和预测。在使用 train 函数训练模型时,可以将 Bootstrap 样本的索引传递给 trainControl 函数的 index 参数。例如,下面的代码使用 train 函数训练一个线性回归模型:

    # 加载 caret 包
    library(caret)
    
    # 定义训练控制参数
    ctrl <- trainControl(method = "boot",
                         index = dat_trap,
                         savePredictions = TRUE)
    
    # 训练模型
    model <- train(X.C_storage ~ .,
                   data = dat_boot,
                   method = "lm",
                   trControl = ctrl)
    
    

    这里,trainControl 函数的 method 参数设置为 boot,表示使用 Bootstrap 抽样。index 参数传递了 Bootstrap 样本的索引,这将使 train 函数在每个 Bootstrap 样本上进行模型训练和预测。savePredictions 参数设置为 TRUE,表示保存模型在每个样本上的预测结果,这将使后续的模型评估更加方便。

    注意,在将 Bootstrap 样本和原始数据合并之后,数据集的大小会增加。如果使用全部数据进行训练,可能会导致过拟合的问题。因此,在训练模型时需要谨慎选择训练集的大小,可以使用 trainControl 函数的其他参数进行调整。

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