我一直在处理一些极不平衡的数据，我想使用分层抽样来创建更加平衡的随机森林
现在，我正在使用插入符号包，主要用于调整随机森林。因此，我尝试设置一个tuneGrid，以将mtry和sampsize参数传递到插入符号训练方法中，如下所示。
mtryGrid <- data.frame(.mtry = 100),.sampsize=80)
rfTune<- train(x = trainX,
y = trainY,
method = "rf",
trControl = ctrl,
metric = "Kappa",
ntree = 1000,
tuneGrid = mtryGrid,
importance = TRUE)
当我运行此示例时，出现以下错误
The tuning parameter grid should have columns mtry
我碰到过类似的讨论这个建议，传递这些参数应该是可能的。
另一方面，此页面建议可以传递的唯一参数是mtry
我什至可以通过插入符号将sampsize传递到随机森林中吗？
您的好像有一个括号问题mtryGrid。或者，您也可以使用expand.grid来提供mtry要尝试的不同值。默认情况下，您可以调整随机森林的唯一参数是mtry。但是，您仍然可以将其他参数传递给train。但是那些将具有固定值，因此不会被调整train。但是您仍然可以要求在中使用分层样本train。下面是我的操作，假设这trainY是一个布尔变量，您要根据该变量对样本进行分层，并且希望每个类别的样本大小为80：
mtryGrid <- expand.grid(mtry = 100) # you can put different values for mtry
rfTune<- train(x = trainX,
y = trainY,
method = "rf",
trControl = ctrl,
metric = "Kappa",
ntree = 1000,
tuneGrid = mtryGrid,
strata = factor(trainY),
sampsize = c(80, 80),
importance = TRUE)
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