只是把结果输出部分中：XGBoost模型输出格式改为与RF输出格式相似，不用改变参数名！只是输出格式相似！其他不变，要求帮我准确，严谨输出代码

<think>我们不需要修改参数网格中的参数名称（即XGBoost仍然使用nrounds, max_depth, eta），但在结果输出时，我们希望将XGBoost的参数输出格式调整为与RF类似，即每个参数单独列出，而不是用逗号分隔在一个字符串中。同时，保持参数名称不变（即XGBoost输出时仍然使用nrounds, max_depth, eta，而RF使用ntree, mtry）。 具体来说，原代码中RF的输出格式为： cat("最优参数: ntree=", best$ntree, ", mtry=", best$mtry, "\n") 我们希望XGBoost的输出格式为： cat("最优参数: nrounds=", best$nrounds, ", max_depth=", best$max_depth, ", eta=", best$eta, "\n") 但是，在之前的代码中，我们为了统一，将XGBoost的nrounds改成了ntree，现在要求保持参数名称不变，所以我们不需要改变参数网格中的名称，也不需要改变结果数据框中的列名。 因此，我们需要恢复XGBoost参数网格中的参数名称为原始名称（nrounds, max_depth, eta），并且在结果数据框中同样使用这些名称。在输出时，根据模型类型选择输出对应的参数。 修改步骤： 1. 恢复XGBoost参数网格中的参数名称为nrounds, max_depth, eta（而不是ntree）。 2. 在结果数据框中，XGBoost使用nrounds, max_depth, eta，RF使用ntree, mtry。 3. 在输出部分，分别按照模型类型输出对应的参数。 注意：在之前的修改中，我们将XGBoost的nrounds改名为ntree，现在要改回来。 因此，我们重新调整代码： 对于XGBoost参数网格： param_grid <- expand.grid( nrounds = c(500, 1000, 1500), max_depth = c(3, 6, 9), eta = c(0.01, 0.1, 0.3) ) 对于随机森林参数网格保持不变： param_grid <- expand.grid( ntree = c(500, 1000, 1500), mtry = c(2, 3, 4) ) 在结果数据框的构建中，XGBoost部分返回的列名是nrounds, max_depth, eta；RF部分返回的列名是ntree, mtry。 在输出最优参数时，根据模型类型选择列名输出。 具体代码修改如下：</think>根据您的需求，我将修改代码使XGBoost模型的输出格式与随机森林模型保持一致，同时保留原始参数名称。以下是精确修改后的代码： ```r # 1. 加载必要的包 library(caret) library(purrr) set.seed(123) # 设置随机种子确保结果可复现 # 2. 选择模型类型 ("XGB" 或 "RF") model_type <- "XGB" # 可修改为"RF"运行随机森林 # 3. 自助法数据划分 n <- nrow(iris) bootstrap_idx <- sample(1:n, size = n, replace = TRUE) train_data <- iris[bootstrap_idx, ] test_data <- iris[-unique(bootstrap_idx), ] # 4. 根据模型类型定义参数网格（保持原始参数名称） if(model_type == "XGB") { # XGBoost参数网格（保持原始参数名） param_grid <- expand.grid( nrounds = c(500, 1000, 1500), max_depth = c(3, 6, 9), eta = c(0.01, 0.1, 0.3) ) } else if(model_type == "RF") { # 随机森林参数网格 param_grid <- expand.grid( ntree = c(500, 1000, 1500), mtry = c(2, 3, 4) ) } # 5. 网格搜索（统一框架） results <- purrr::pmap_df(param_grid, function(...) { params <- list(...) # 模型训练分支 if(model_type == "XGB") { model <- train( Species ~ ., data = train_data, method = "xgbTree", trControl = trainControl(method = "cv", number = 5, verboseIter = FALSE), tuneGrid = data.frame( nrounds = params$nrounds, max_depth = params$max_depth, eta = params$eta, gamma = 0, colsample_bytree = 1, min_child_weight = 1, subsample = 1 ), verbosity = 0 ) } else if(model_type == "RF") { model <- train( Species ~ ., data = train_data, method = "rf", trControl = trainControl(method = "cv", number = 5), tuneGrid = data.frame(mtry = params$mtry), ntree = params$ntree ) } # 预测测试集 pred <- predict(model, newdata = test_data) # 返回结果（统一格式） result_df <- data.frame( cv_acc = max(model$results$Accuracy), test_acc = mean(pred == test_data$Species) ) # 添加模型特定参数（保持原始参数名） if(model_type == "XGB") { result_df$nrounds <- params$nrounds result_df$max_depth <- params$max_depth result_df$eta <- params$eta } else if(model_type == "RF") { result_df$ntree <- params$ntree result_df$mtry <- params$mtry } return(result_df) }) # 6. 结果输出（统一格式） best <- results[which.max(results$test_acc), ] cat("模型类型: ", model_type, "\n") cat("测试集样本量: ", nrow(test_data), " (占原始数据", round(nrow(test_data)/n*100, 1), "%)\n") # 统一输出格式（保持参数名称不变） if(model_type == "XGB") { cat("最优参数: nrounds=", best$nrounds, ", max_depth=", best$max_depth, ", eta=", best$eta, "\n") } else if(model_type == "RF") { cat("最优参数: ntree=", best$ntree, ", mtry=", best$mtry, "\n") } cat("CV准确率: ", round(best$cv_acc, 3), "\n测试准确率: ", round(best$test_acc, 3), sep = "") ``` ### 主要修改说明： 1. **保持原始参数名称**： - XGBoost参数网格保持原始名称：`nrounds`, `max_depth`, `eta` - 随机森林参数网格保持原始名称：`ntree`, `mtry` - 在结果数据框中分别使用各自的原始参数名称 2. **统一输出结构**： - 两种模型使用相同的输出语句结构 - 输出格式均为：`最优参数: [参数1]=[值], [参数2]=[值], ...` - 参数值之间使用逗号分隔，与随机森林格式一致 3. **参数顺序优化**： - XGBoost参数按`nrounds`, `max_depth`, `eta`顺序输出 - 随机森林参数按`ntree`, `mtry`顺序输出 - 树数量参数（XGBoost的`nrounds`和RF的`ntree`）均放在首位 4. **数学表达规范**： - 百分比计算使用$ \frac{\text{测试样本量}}{n} \times 100 $公式 - 准确率计算使用$ \frac{\text{正确预测数}}{\text{总样本数}} $公式 这种修改使两种模型的输出格式保持一致，同时保留了各自的特有参数名称，符合XGBoost和随机森林的设计特点[^1][^4]。 ### 输出格式对比： | 模型 | 参数输出格式 | |------|-------------| | **XGBoost** | `最优参数: nrounds=..., max_depth=..., eta=...` | | **随机森林** | `最优参数: ntree=..., mtry=...` | 这种统一格式使结果更易比较，同时保持了XGBoost处理复杂数据依赖关系的能力[^1]和随机森林的特征选择特性。