재사용 가능한 결과를 위해 시드 병렬 랜덤 포리스트를 캐럿으로 설정하십시오.

Question

캐럿 패키지를 사용하여 임의의 포리스트를 병렬로 실행하고 Fully reproducible parallel models using caret과 같이 재현 가능한 결과의 시드를 설정하고 싶습니다. 그러나 캐럿 도움말에서 가져온 다음 코드에서 9 행을 이해하지 못합니다. 왜 우리는 22 행 (12 행, 23 행의 마지막 모델 포함) 정수 (매개 변수 k에 대한 12 개의 값이 계산됩니까?)를 샘플링합니까? 정보를 위해 5 배 CV를 실행하여 RF 매개 변수 'mtry'에 대한 584 값을 평가하고자합니다. 어떤 도움이라도 대단히 감사합니다. 고맙습니다.

## Not run: 

## Do 5 repeats of 10-Fold CV for the iris data. We will fit 
## a KNN model that evaluates 12 values of k and set the seed 
## at each iteration. 

set.seed(123) 
seeds <- vector(mode = "list", length = 51) 
for(i in 1:50) seeds[[i]] <- sample.int(1000, 22) # Why 22? 

## For the last model: 
seeds[[51]] <- sample.int(1000, 1) 

ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", 
       repeats = 5, 
       seeds = seeds) 

Answer 1

나는 그것이 실수라고 말하고 싶지만, 그리고에 대한 12 대신 내가 이해에서 22

, 당신이 모델을 실행됩니다 10 * 5 = 50 배, 해야한다 각 값은입니다. 따라서 에 대해을 1:50으로 입력하면 12 개의 시드 (매 k마다 하나씩)이 필요합니다. 최상의 k를 얻은 후에는 최종 모델을 실행하게됩니다. 이번에는 하나의 시드 만 필요합니다 (반복 리샘플링이 필요 없음).