r - 插入符号包 : Is it possible to implement my own bootstrapping method?

Question

我正在使用 caret R 包为我的模型选择变量。使用时 rfe 命令，应该传递 rfeControl 对象，该对象具有 方法 范围。此参数的选项为 boot、cv、LOOCV 和 LOCV。由于我正在处理时间序列数据，因此我需要使用特殊的引导/交叉验证技术，因为正常技术不适用于时间序列数据(否则分布会被破坏等)。

我的问题是如何插入我自己的引导实现但仍然使用插入符号 rfe 方法，它有我需要的所有其他东西。

Answer 1

没有简单的方法。如果你研究了 rfe.default() 的代码您会注意到，在 method = "boot" 的情况下createResample()函数被使用。这是生成 bootstrap 样本的函数。类似的函数用于其他 CV 方法。

有一条艰难的路；超越create*()最合适的功能；说你想做一个块 bootstrap 或 ME bootstrap ，接管 createResample()功能及用途method = "boot" ，或者如果您想要特殊形式的简历，请使用 method = "cv"并接手 createFolds() .

您需要自己编写 create*()函数并用您的版本替换插入符号 NAMESPACE 中的那个。不容易，但非常可行。假设您自己编写 createResample()功能;首先你需要注意这个函数创建了 n = times bootstrap 样本在一个矩阵中返回这个 times列和尽可能多的行，你有样本。你需要写一个自定义createResample()返回相同对象但执行您想要使用的时间序列引导的函数。

编写该函数后，您需要将其放入 caret 命名空间，以便由 caret 包中的函数使用。为此，您使用 assignInNamespace() .假设你的新引导函数被称为 createMyResample()这是您的工作区，要将其插入插入符号命名空间，请执行以下操作:

assignInNamespace("createResample", createMyResample, ns = "caret")

抱歉，我不能说得更具体，但您没有说您希望如何执行 bootstrap /CV，也没有说您想使用什么 R 代码来进行重采样。如果您提供有关如何进行重采样的更多详细信息，我会再看一看，看看我是否可以帮助您编写 create*()功能。

如果这一切都失败了，请联系 caret 的作者和维护者 Max Kuhn；他或许可以提供进一步的建议，或者至少您可以建议将此功能作为 future 版本的愿望 list 。