使用嵌套重采样使用tidymodel调整岭回归

嵌套重采样与Tidymodels调整岭回归

基础概念

嵌套重采样（Nested Resampling）是一种评估模型性能的技术，它结合了交叉验证（Cross-Validation）和网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Random Search）。在这种方法中，外层循环用于评估模型的泛化能力，而内层循环用于模型参数的选择。这样可以避免由于参数选择导致的性能估计偏差。

岭回归（Ridge Regression）是一种线性回归的变体，通过引入L2正则化项来减少模型的过拟合。岭回归的参数通常称为正则化强度或alpha。

Tidymodels是一个R语言的包集合，旨在提供一套统一的工具来进行统计建模和机器学习。它包括用于数据预处理、模型构建、评估和调参的工具。

类型与应用场景

类型：嵌套重采样通常与交叉验证结合使用，如k折交叉验证。岭回归是一种线性模型，适用于连续型目标变量的预测问题。
应用场景：嵌套重采样适用于需要精确评估模型性能的场景，如科研或高风险决策环境。岭回归适用于特征维度高、数据可能存在多重共线性的场景。

示例代码

以下是一个使用Tidymodels进行嵌套重采样调整岭回归参数的示例代码：

library(tidymodels)
library(tune)

# 加载数据集
data(mtcars)

# 定义数据分割
set.seed(123)
split <- initial_split(mtcars, prop = 3/4)

# 获取训练集和测试集
train_data <- training(split)
test_data <- testing(split)

# 定义模型
ridge_spec <- linear_reg(penalty = tune(), mixture = 0) %>%
  set_engine("glmnet")

# 定义网格搜索参数
ridge_grid <- grid_latin_hypercube(penalty(), size = 10)

# 定义工作流程
ridge_workflow <- workflow() %>%
  add_model(ridge_spec) %>%
  add_formula(mpg ~ .)

# 嵌套重采样
nested_resampling <- vfold_cv(train_data, v = 5, strata = NULL)

# 调参
tuned_model <- tune_grid(
  ridge_workflow,
  resamples = nested_resampling,
  grid = ridge_grid,
  metrics = metric_set(rmse)
)

# 查看最佳参数
tuned_model$.notes