कैरेट पैकेज: ट्रेन फ़ंक्शन में स्ट्रैटिफाइड क्रॉस सत्यापन

Question

क्या बड़े असंतुलित डेटा सेट में मॉडल फिट करने के लिए ट्रेन फ़ंक्शन का उपयोग करते समय स्तरीकृत क्रॉस सत्यापन करने का कोई तरीका है? मुझे पता है कि सीधे आगे के गुना क्रॉस सत्यापन संभव है लेकिन मेरी श्रेणियां अत्यधिक असंतुलित हैं। मैंने इस विषय के बारे में चर्चा देखी है लेकिन कोई वास्तविक निश्चित उत्तर नहीं है।

अग्रिम धन्यवाद।

Answer 1

'इंडेक्स' नामक एक पैरामीटर है जो उपयोगकर्ता को इंडेक्स को क्रॉस सत्यापन करने के लिए निर्दिष्ट कर सकता है।

folds <- 4 
cvIndex <- createFolds(factor(training$Y), folds, returnTrain = T) 
tc <- trainControl(index = cvIndex, 
       method = 'cv', 
       number = folds) 

rfFit <- train(Y ~ ., data = training, 
      method = "rf", 
      trControl = tc, 
      maximize = TRUE, 
      verbose = FALSE, ntree = 1000)