caret：结合分层的 createMultiFolds (repeatedCV) 和 groupKFold

我的问题与中提出的问题非常相似插入符号：结合 createResample 和 groupKFold https://stackoverflow.com/questions/48142617/caret-combine-createresample-and-groupkfold?answertab=active#tab-top

唯一的区别：我需要在分组后创建分层折叠（也重复 10 次），而不是引导重新采样（据我所知，这不是分层的），以便将其与插入符的 trainControl 一起使用。 以下代码适用于 10 倍重复的 CV，但我无法包含基于“ID”的数据分组（df$ID).

# creating indices
cv.10.folds <- createMultiFolds(rf_label, k = 10, times = 10)
# creating folds    
ctrl.10fold <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 10, index = cv.10.folds)
# train
rf.ctrl10 <- train(rf_train, y = rf_label, method = "rf", tuneLength = 6,
                       ntree = 1000, trControl = ctrl.10fold, importance = TRUE)

这是我的实际问题：我的数据包含许多组，每个组由 20 个实例组成，具有相同的“ID”。因此，当使用 10 倍 CV 重复 10 次时，我在训练中得到了一些组的实例，在验证集中得到了一些组的实例。我想避免这种情况，但总的来说，我需要对预测值进行分层分区（df$Label）。 （具有相同“ID”的所有实例也具有相同的预测/标签值。）

在上面的链接提供和接受的答案中（参见下面的部分）我想我必须修改folds2包含分层 10 倍 CV 而不是引导的行

folds <- groupKFold(x)
folds2 <- lapply(folds, function(x) lapply(1:10, function(i) sample(x, size = length(x), replace = TRUE)))

但不幸的是我不知道到底是怎么回事。你能帮我吗？

这是一种通过阻塞执行分层重复 K 倍 CV 的方法。

library(caret)
library(tidyverse)

一些假数据，其中 id 将成为阻塞因素：

id <- sample(1:55, size = 1000, replace = T)
y <- rnorm(1000)
x <- matrix(rnorm(10000), ncol = 10)
df <- data.frame(id, y, x)

按分块因子总结观察结果：

df %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(mean = mean(y)) %>%
  ungroup() -> groups1 

根据分组数据创建分层折叠：

folds <- createMultiFolds(groups1$mean, 10, 3)

返回将原始 df 连接到组数据并获取 df 行 id

folds <- lapply(folds, function(i){
  data.frame(id = i) %>%
    left_join(df %>%
                rowid_to_column()) %>%
    pull(rowid) 
})

检查测试中的数据 ID 是否不在火车中：

lapply(folds, function(i){
  sum(df[i,1] %in% df[-i,1])
})

输出是一堆零，这意味着测试折叠中的 id 不存在于训练折叠中。

如果您的组 ID 不是数字，有两种方法可以实现此目的：
1 将它们转换为数字：

首先一些数据

id <- sample(1:55, size = 1000, replace = T)
y <- rnorm(1000)
x <- matrix(rnorm(10000), ncol = 10)
df <- data.frame(id = paste0("id_", id), y, x) #factor id's

df %>%
  mutate(id = as.numeric(id)) %>% #convert to numeric
  group_by(id) %>%
  summarise(mean = mean(y)) %>%
  ungroup() -> groups1 

folds <- createMultiFolds(groups1$mean, 10, 3)

folds <- lapply(folds, function(i){
  data.frame(id = i) %>%
    left_join(df %>%
                mutate(id = as.numeric(id)) %>% #also need to convert to numeric in the original data frame
                rowid_to_column()) %>%
    pull(rowid) 
})  

2 根据折叠索引过滤分组数据中的id，然后按id进行连接

df %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(mean = mean(y)) %>%
  ungroup() -> groups1 

folds <- createMultiFolds(groups1$mean, 10, 3)

folds <- lapply(folds, function(i){
  groups1 %>% #start from grouped data
    select(id) %>% #select id's
    slice(i) %>% #filter id's according to fold index
    left_join(df %>% #join by id 
               rowid_to_column()) %>%
    pull(rowid) 
})

它对插入符有用吗？

ctrl.10fold <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 3, index = folds)

rf.ctrl10 <- train(x = df[,-c(1:2)], y = df$y, data = df, method = "rf", tuneLength = 1,
                   ntree = 20, trControl = ctrl.10fold, importance = TRUE)

rf.ctrl10$results
#output
  mtry     RMSE    Rsquared       MAE     RMSESD  RsquaredSD      MAESD
1    3 1.041641 0.007534611 0.8246514 0.06953668 0.009488169 0.05934975

我还建议你去图书馆看看mlr，它有许多不错的功能，包括阻塞 -这是关于SO的一个答案 https://stackoverflow.com/questions/40422377/how-can-a-blocking-factor-be-included-in-makeclassiftask-from-mlr-package。它在很多方面都有非常好的教程things https://mlr-org.github.io/mlr-tutorial/devel/html/index.html。很长一段时间我认为你要么使用caret or mlr但它们非常互补。