r - 从插入符包进行预处理

Question

我为 Poodle 或炸鸡的每个灰度图像提供了 5000 个 SIFT 特征，并要求建立一个分类模型。

我在 sift 特征矩阵上运行了 preProcess 函数:

mat1=preProcess(mat, method=c("pca", "zv"))

我得到的是一个“预处理”的类，但我不知道如何在以下函数调用中使用这个对象mat1:

model_gbm <- train(ensembleData[,predictors], ensembleData[,labelName], method='gbm',  trControl=myControl)

ensembleData[, Predictors] 用于包含 sift 特征的特征部分，ensembleData[, labelName] 包含数据的实际类别(0 或 1)。

我曾考虑过在 train 函数内部使用 preProcess 函数，但我希望能够在其他模型的其他地方使用相同的预处理数据。

谢谢!

Answer 1

根据caret documentation

The function preProcess estimates the required parameters for each operation and predict.preProcess is used to apply them to specific data sets

因此，您需要将估计的参数应用于您的数据，如下所示:

mat1=preProcess(mat, method=c("pca", "zv"))
transformed = predict(mat1, mat)
model_gbm <- train(data=transformed, method='gbm',  trControl=myControl)