这个问题如果是tidymodels用户，如果你很懒，只需跳过整个文本，直接跳到下面的粗体问题
我正在寻找最有效的方法来从拟合的重采样(tune::fit_resample()(中提取我的防风模型对象。
当我想用交叉验证来训练模型时，我可以使用tune::tune_grid()或fit_resamples()。
比方说，我知道我的算法的最佳参数，所以我不需要任何参数调整，这意味着我决定使用fit_resamples()。如果我决定使用tune_grid()，我通常会设置一个工作流程，因为我在tune_grid运行后评估不同的模型：我使用tune::show_best()和tune::select_best()来探索和提取我的模型的最佳参数。然后我使用tune::finalize_workflow()、workflows::pull_wokrflow_fit()来提取我的模型对象。此外，当我想看到预测时，我会选择tune::last_fit()和tune::collect_predictions()
当我使用fit_resamples()时，所有这些步骤似乎都是多余的，因为我基本上只有一个具有稳定参数的模型。所以上面的这些步骤都不是必须的，尽管如此，我还是要经历它们。是吗？
在执行fit_resamples()之后，我得到了一个关于.splits、.metrics、.notes等信息的tibble。所以我的问题真的归结为：
-
从
fit_resamples()的输出到我的最终防风模型对象的最快方法是什么
关于fit_resamples()需要实现的重要一点是，它的目的是测量性能。您在fit_resamples()中训练的模型以后不会保留或使用。
让我们假设您知道要用于SVM模型的参数。
library(tidymodels)
#> ── Attaching packages ─────────────────────────── tidymodels 0.1.1 ──
#> ✓ broom 0.7.0 ✓ recipes 0.1.13
#> ✓ dials 0.0.8 ✓ rsample 0.0.7
#> ✓ dplyr 1.0.0 ✓ tibble 3.0.3
#> ✓ ggplot2 3.3.2 ✓ tidyr 1.1.0
#> ✓ infer 0.5.3 ✓ tune 0.1.1
#> ✓ modeldata 0.0.2 ✓ workflows 0.1.2
#> ✓ parsnip 0.1.2 ✓ yardstick 0.0.7
#> ✓ purrr 0.3.4
#> ── Conflicts ────────────────────────────── tidymodels_conflicts() ──
#> x purrr::discard() masks scales::discard()
#> x dplyr::filter() masks stats::filter()
#> x dplyr::lag() masks stats::lag()
#> x recipes::step() masks stats::step()
## pretend this is your training data
data("hpc_data")
svm_spec <- svm_poly(degree = 1, cost = 1/4) %>%
set_engine("kernlab") %>%
set_mode("regression")
svm_wf <- workflow() %>%
add_model(svm_spec) %>%
add_formula(compounds ~ .)
hpc_folds <- vfold_cv(hpc_data)
svm_rs <- svm_wf %>%
fit_resamples(
resamples = hpc_folds
)
svm_rs
#> # Resampling results
#> # 10-fold cross-validation
#> # A tibble: 10 x 4
#> splits id .metrics .notes
#> <list> <chr> <list> <list>
#> 1 <split [3.9K/434]> Fold01 <tibble [2 × 3]> <tibble [0 × 1]>
#> 2 <split [3.9K/433]> Fold02 <tibble [2 × 3]> <tibble [0 × 1]>
#> 3 <split [3.9K/433]> Fold03 <tibble [2 × 3]> <tibble [0 × 1]>
#> 4 <split [3.9K/433]> Fold04 <tibble [2 × 3]> <tibble [0 × 1]>
#> 5 <split [3.9K/433]> Fold05 <tibble [2 × 3]> <tibble [0 × 1]>
#> 6 <split [3.9K/433]> Fold06 <tibble [2 × 3]> <tibble [0 × 1]>
#> 7 <split [3.9K/433]> Fold07 <tibble [2 × 3]> <tibble [0 × 1]>
#> 8 <split [3.9K/433]> Fold08 <tibble [2 × 3]> <tibble [0 × 1]>
#> 9 <split [3.9K/433]> Fold09 <tibble [2 × 3]> <tibble [0 × 1]>
#> 10 <split [3.9K/433]> Fold10 <tibble [2 × 3]> <tibble [0 × 1]>
此输出中没有安装的型号。模型适用于每一个重采样，但你不想把它们用于任何事情；它们被丢弃是因为它们的唯一目的是计算CCD_ 17来估计性能。
如果你想用一个模型来预测新数据，你需要回到你的整个训练集，用整个训练集再次拟合你的模型。
svm_fit <- svm_wf %>%
fit(hpc_data)
svm_fit
#> ══ Workflow [trained] ═══════════════════════════════════════════════
#> Preprocessor: Formula
#> Model: svm_poly()
#>
#> ── Preprocessor ─────────────────────────────────────────────────────
#> compounds ~ .
#>
#> ── Model ────────────────────────────────────────────────────────────
#> Support Vector Machine object of class "ksvm"
#>
#> SV type: eps-svr (regression)
#> parameter : epsilon = 0.1 cost C = 0.25
#>
#> Polynomial kernel function.
#> Hyperparameters : degree = 1 scale = 1 offset = 1
#>
#> Number of Support Vectors : 2827
#>
#> Objective Function Value : -284.7255
#> Training error : 0.835421
由reprex包于2020-07-17创建(v0.3.0(
最后一个对象可以与pull_workflow_fit()一起用于可变重要性或类似的对象。