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CitectSCADA系统简介(英文版).pdf

综合资料

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# XGBoost 【调参后1 ：！！！正确！！！】方法：手动网格搜索调参（在外层：手动固定nrounds、max_depth、eta参数，让参数传递入内层（caret优化其他参数）】 # 1. 载入必要的包 library(caret) library(xgboost) library(purrr) library(dplyr) set.seed(123) # 2. (定义）先在外层参数网格 param_grid <- expand.grid(nrounds = c(50, 100, 150), max_depth = c(4, 5, 6), eta = c(0.01, 0.1, 0.3)) # 3. 建模、外层网格参数传入内层 cv_results <- pmap_dfr (param_grid, function(nrounds, max_depth, eta)) # 定义交叉验证控制参数 ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 5, verboseIter = FALSE) # 使用当前 nrounds, max_depth 和 eta 训练模型 model <- train(Species ~ ., data = iris, method = "xgbTree", trControl = ctrl, tuneGrid = data.frame( nrounds = nrounds, max_depth = max_depth, eta = eta, gamma = 0, min_child_weight = 1, subsample = 1, colsample_bytree = 1 ), verbose = FALSE) # 获取重采样结果 resample_acc <- model$resample$Accuracy # 返回结果 data.frame( mean_acc = round(mean(resample_acc), 3), sd_acc = round(sd(resample_acc), 3), nrounds = nrounds, max_depth = max_depth, eta = eta ) } ) # 4. 输出结果 cat("5折交叉验证结果:\n") print(cv_results) # 5. 找出最优参数组合 best <- cv_results[which.max(cv_results$mean_acc), ] cat("\n最优参数: nrounds =", best$nrounds, ", max_depth =", best$max_depth, ", eta =", best$eta, "\n") cat("平均准确率:", best$mean_acc, "\n") cat("标准差:", best$sd_acc, "\n") 把这个代码有错误的地方进行准确、严谨的改正并输出，其他地方不用变？

<think>我们正在处理的是R语言中caret包与xgboost结合进行调参的问题。用户提到了XG......

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