This function will generate R markdown report for DriveML model object
autoMLReport(mlobject, mldata = NULL, op_file = NULL, op_dir = NULL)
| mlobject | [autoMLmodel Object | Required] autoMLmodel function output |
|---|---|
| mldata | [autoDataprep Object | Optional] autoDataprep function output |
| op_file | [character | Required] output file name (.html) |
| op_dir | [character | Optional] output path. Default path is the current working directory |
HTML R Markdown output
Using this function we can easily present the model outcome in standard HTML format without writing Rmarkdown scripts
## Creating HTML report # \donttest{ autoMLReport(heart.model, mldata = NULL, op_file = "sample.html", op_dir = tempdir())#> #> #>#> | | | 0% | |. | 2% #> inline R code fragments #> #> | |... | 4% #> label: setup (with options) #> List of 1 #> $ include: logi FALSE #> #> | |.... | 6% #> ordinary text without R code #> #> | |...... | 8% #> label: dl_1 (with options) #> List of 3 #> $ warning: logi FALSE #> $ eval : logi TRUE #> $ include: logi FALSE #> #> | |....... | 10% #> ordinary text without R code #> #> | |......... | 12% #> label: dl_11 (with options) #> List of 4 #> $ warning: logi FALSE #> $ eval : logi TRUE #> $ render :'data.frame': 13 obs. of 2 variables: #> ..$ Descriptions: Factor w/ 13 levels "%. of Variables having <50% missing cases",..: 13 11 8 6 9 7 10 5 12 4 ... #> ..$ Obs : Factor w/ 5 levels "0","0% (0)","100% (14)",..: 5 4 4 1 1 1 1 1 1 3 ... #> $ echo : logi FALSE #> #> | |.......... | 14% #> ordinary text without R code #> #> | |........... | 16% #> label: dl_12 (with options) #> List of 4 #> $ warning: logi FALSE #> $ eval : logi TRUE #> $ render :'data.frame': 13 obs. of 2 variables: #> ..$ Descriptions: Factor w/ 13 levels "%. of Variables having <50% missing cases",..: 13 11 8 6 9 7 10 5 12 4 ... #> ..$ Obs : Factor w/ 5 levels "0","0% (0)","100% (14)",..: 5 4 4 1 1 1 1 1 1 3 ... #> $ echo : logi FALSE #> #> | |............. | 18% #> ordinary text without R code #> #> | |.............. | 20% #> label: dl_13 (with options) #> List of 4 #> $ warning: logi FALSE #> $ eval : logi TRUE #> $ render : NULL #> $ echo : logi FALSE #> #> | |................ | 22% #> ordinary text without R code #> #> | |................. | 24% #> label: dl_14 (with options) #> List of 4 #> $ warning: logi FALSE #> $ eval : logi TRUE #> $ render :'data.frame': 14 obs. of 2 variables: #> ..$ parameter: chr [1:14] "train" "target" "testSplit" "tuneIters" ... #> ..$ input : chr [1:14] "heart" "target_var" "0.2" "10" ... #> $ echo : logi FALSE #> #> | |................... | 27% #> ordinary text without R code #> #> | |.................... | 29% #> label: dl_15 (with options) #> List of 4 #> $ warning: logi FALSE #> $ eval : logi TRUE #> $ render :'data.frame': 6 obs. of 2 variables: #> ..$ model : chr [1:6] "glmnet" "logreg" "randomForest" "ranger" ... #> ..$ descriptions: chr [1:6] "Regularised regression from glmnet R package" "logistic regression from stats R package" "Random forests using the randomForest R package" "Random forests using the ranger R package" ... #> $ echo : logi FALSE #> #> | |..................... | 31% #> ordinary text without R code #> #> | |....................... | 33% #> label: d2 (with options) #> List of 4 #> $ warning: logi FALSE #> $ eval : logi TRUE #> $ render :'data.frame': 6 obs. of 9 variables: #> ..$ Model : Factor w/ 6 levels "glmnet","logreg",..: 1 2 3 4 5 6 #> ..$ Fitting time: chr [1:6] "2.753 secs" "2.655 secs" "3.264 secs" "4.477 secs" ... #> ..$ Scoring time: chr [1:6] "0.009 secs" "0.004 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chr "standardize" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "logical" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ len : int 1 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ lower : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ upper : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ values :List of 2 #> .. .. .. .. .. .. .. .. ..$ TRUE : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. .. ..$ FALSE: logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ has.default : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ default : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ trafo : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ requires : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ tunable : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. .. ..$ intercept :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "intercept" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "logical" #> .. .. .. .. .. .. 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The penalty is defined as (1-a)/2|"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ nlambda : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nThe number of lambda values - default is 100." #> .. .. .. .. .. ..$ lambda.min.ratio: chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nSmallest value for lambda, as a fraction of lambda.max, the (data derived) entry"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ lambda : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nA user supplied lambda sequence. Typical usage is to have the program compute it"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ standardize : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nLogical flag for x variable standardization, prior to fitting the model sequence"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ intercept : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nShould intercept(s) be fitted (default=TRUE) or set to zero (FALSE)" #> .. .. .. .. .. ..$ thresh : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nConvergence threshold for coordinate descent. 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"class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. ..$ lower.limits :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "lower.limits" #> .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "numericvector" #> .. .. .. .. .. .. ..$ len : int NA #> .. .. .. .. .. .. ..$ lower : num -Inf #> .. .. .. .. .. .. ..$ upper : num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ values : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. ..$ has.default : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. ..$ default : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ trafo : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ requires : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ tunable : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. ..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. ..$ upper.limits :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "upper.limits" #> .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "numericvector" #> .. .. .. .. .. .. ..$ len : int NA #> .. .. .. .. .. .. ..$ lower : num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ upper : num Inf #> .. .. .. .. .. .. ..$ values : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. ..$ has.default : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. ..$ default : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ trafo : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ requires : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ tunable : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. ..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. ..$ maxit :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "maxit" #> .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "integer" #> .. .. .. .. .. .. ..$ len : int 1 #> .. .. .. .. .. .. ..$ lower : int 1 #> .. .. .. .. .. .. ..$ upper : num Inf #> .. .. .. .. .. .. ..$ values : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. ..$ has.default : 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.. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. ..$ fdev :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "fdev" #> .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "numeric" #> .. .. .. .. .. .. ..$ len : int 1 #> .. .. .. .. .. .. ..$ lower : num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ upper : num 1 #> .. .. .. .. .. .. ..$ values : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. ..$ has.default : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. ..$ default : num 1e-05 #> .. .. .. .. .. .. ..$ trafo : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ requires : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ tunable : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. ..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. ..$ devmax :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "devmax" #> .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "numeric" #> .. .. 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..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. ..$ mxit :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "mxit" #> .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "integer" #> .. .. .. .. .. .. ..$ len : int 1 #> .. .. .. .. .. .. ..$ lower : int 1 #> .. .. .. .. .. .. ..$ upper : num Inf #> .. .. .. .. .. .. ..$ values : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. ..$ has.default : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. ..$ default : int 100 #> .. .. .. .. .. .. ..$ trafo : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ requires : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ tunable : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. ..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. ..$ forbidden: NULL #> .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParamSet" "ParamSet" #> .. .. .. ..$ par.vals :List of 3 #> .. .. .. .. ..$ s : num 0.01 #> .. .. .. .. ..$ alpha : num 0.0025 #> .. .. .. .. ..$ nlambda: int 5 #> .. .. .. ..$ predict.type : chr "prob" #> .. .. .. ..$ cache : logi FALSE #> .. .. .. ..$ name : chr "GLM with Lasso or Elasticnet Regularization" #> .. .. .. ..$ short.name : chr "glmnet" #> .. .. .. ..$ note : chr "The family parameter is set to `binomial` for two-class problems and to `multinomial` otherwise.\n Factors"| __truncated__ #> .. .. .. ..$ callees : chr [1:3] "glmnet" "glmnet.control" "predict.glmnet" #> .. .. .. ..$ help.list :List of 27 #> .. .. .. .. ..$ s : chr "Argument of: glmnet::predict.glmnet\n\nValue(s) of the penalty parameter lambda at which predictions are requir"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ exact : chr "Argument of: glmnet::predict.glmnet\n\nThis argument is relevant only when predictions are made at values of s "| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ fdev : chr "Argument of: glmnet::glmnet.control\n\nminimum fractional change in deviance for stopping path; factory default = 1.0e-5" #> .. .. .. .. ..$ devmax : chr "Argument of: glmnet::glmnet.control\n\nmaximum fraction of explained deviance for stopping path; factory default = 0.999" #> .. .. .. .. ..$ eps : chr "Argument of: glmnet::glmnet.control\n\nminimum value of lambda.min.ratio (see glmnet); factory default= 1.0e-6" #> .. .. .. .. ..$ big : chr "Argument of: glmnet::glmnet.control\n\nlarge floating point number; factory default = 9.9e35. Inf in definition"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ mnlam : chr "Argument of: glmnet::glmnet.control\n\nminimum number of path points (lambda values) allowed; factory default = 5" #> .. .. .. .. ..$ pmin : chr "Argument of: glmnet::glmnet.control\n\nminimum probability for any class. factory default = 1.0e-9. Note that t"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ exmx : chr "Argument of: glmnet::glmnet.control\n\nmaximum allowed exponent. factory default = 250.0" #> .. .. .. .. ..$ prec : chr "Argument of: glmnet::glmnet.control\n\nconvergence threshold for multi response bounds adjustment solution. fac"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ mxit : chr "Argument of: glmnet::glmnet.control\n\nmaximum iterations for multiresponse bounds adjustment solution. factory default = 100" #> .. .. .. .. ..$ alpha : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nThe elasticnet mixing parameter, with 0=a= 1. The penalty is defined as (1-a)/2|"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ nlambda : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nThe number of lambda values - default is 100." #> .. .. .. .. ..$ lambda.min.ratio: chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nSmallest value for lambda, as a fraction of lambda.max, the (data derived) entry"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ lambda : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nA user supplied lambda sequence. Typical usage is to have the program compute it"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ standardize : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nLogical flag for x variable standardization, prior to fitting the model sequence"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ intercept : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nShould intercept(s) be fitted (default=TRUE) or set to zero (FALSE)" #> .. .. .. .. ..$ thresh : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nConvergence threshold for coordinate descent. Each inner coordinate-descent loop"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ dfmax : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nLimit the maximum number of variables in the model. Useful for very large nvars,"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ pmax : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nLimit the maximum number of variables ever to be nonzero" #> .. .. .. .. ..$ exclude : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nIndices of variables to be excluded from the model. Default is none. Equivalent "| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ penalty.factor : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nSeparate penalty factors can be applied to each coefficient. This is a number th"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ lower.limits : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nVector of lower limits for each coefficient; default -Inf. Each of these must be"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ upper.limits : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nVector of upper limits for each coefficient; default Inf. See lower.limits" #> .. .. .. .. ..$ maxit : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nMaximum number of passes over the data for all lambda values; default is 10^5." #> .. .. .. .. ..$ type.logistic : chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nIf \"Newton\" then the exact hessian is used (default), while \"modified.Newton\"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ type.multinomial: chr "Argument of: glmnet::glmnet\n\nIf \"grouped\" then a grouped lasso penalty is used on the multinomial coefficie"| __truncated__ #> .. .. .. ..$ config : list() #> .. .. .. ..$ fix.factors.prediction: logi FALSE #> .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:4] "classif.glmnet" "RLearnerClassif" "RLearner" "Learner" #> .. .. ..$ var_coef_imp:'data.frame': 14 obs. of 2 variables: #> .. .. .. ..$ Variable : chr [1:14] "(Intercept)" "age" "sex" "cp" ... #> .. .. .. ..$ coefficients: num [1:14] 2.58596 -0.00579 -1.48268 0.86516 -0.01111 ... #> .. .. ..$ performance :'data.frame': 1 obs. of 9 variables: #> .. .. .. ..$ Model : Factor 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.. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. .. ..$ sampsize :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "sampsize" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "integervector" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ len : int NA #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ lower : int 1 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ upper : num Inf #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ values : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ has.default : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ default : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ trafo : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ requires : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ tunable : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. .. ..$ nodesize :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "nodesize" #> .. .. .. .. .. 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.. .. .. .. .. .. .. ..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. .. ..$ norm.votes :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "norm.votes" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "logical" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ len : int 1 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ lower : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ upper : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ values :List of 2 #> .. .. .. .. .. .. .. .. ..$ TRUE : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. .. ..$ FALSE: logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ has.default : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ default : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ trafo : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ requires : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ tunable : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. .. ..$ do.trace :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "do.trace" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "logical" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ len : int 1 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ lower : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ upper : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ values :List of 2 #> .. .. .. .. .. .. .. .. ..$ TRUE : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. .. ..$ FALSE: logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ has.default : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ default : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ trafo : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ requires : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ tunable : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. .. ..$ keep.forest:List of 15 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "keep.forest" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "logical" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ len : int 1 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ lower : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ upper : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ values :List of 2 #> .. .. .. .. .. .. .. .. ..$ TRUE : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. .. ..$ FALSE: logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ has.default : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ default : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ trafo : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ requires : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ tunable : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. .. ..$ keep.inbag :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "keep.inbag" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "logical" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ len : int 1 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ lower : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ upper : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ values :List of 2 #> .. .. .. .. .. .. .. .. ..$ TRUE : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. .. ..$ FALSE: logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ has.default : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ default : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ trafo : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ requires : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ tunable : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. ..$ forbidden: NULL #> .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParamSet" "ParamSet" #> .. .. .. .. ..$ par.vals :List of 4 #> .. .. .. .. .. ..$ mtry : int 5 #> .. .. .. .. .. ..$ ntree : int 368 #> .. .. .. .. .. ..$ importance: logi FALSE #> .. .. .. .. .. ..$ nodesize : int 3 #> .. .. .. .. ..$ predict.type : chr "prob" #> .. .. .. .. ..$ cache : logi FALSE #> .. .. .. .. ..$ name : chr "Random Forest" #> .. .. .. .. ..$ short.name : chr "rf" #> .. .. .. .. ..$ note : chr "Note that the rf can freeze the R process if trained on a task with 1 feature which is constant. This can happe"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ callees : chr "randomForest" #> .. .. .. .. ..$ help.list :List of 17 #> .. .. .. .. .. ..$ ntree : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nNumber of trees to grow. This should not be set to too small a numb"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ mtry : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nNumber of variables randomly sampled as candidates at each split. N"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ replace : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nShould sampling of cases be done with or without replacement?" #> .. .. .. .. .. ..$ classwt : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nPriors of the classes. Need not add up to one. Ignored for regression." #> .. .. .. .. .. ..$ cutoff : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\n(Classification only) A vector of length equal to number of classes"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ strata : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nA (factor) variable that is used for stratified sampling." #> .. .. .. .. .. ..$ sampsize : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nSize(s) of sample to draw. For classification, if sampsize is a vec"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ nodesize : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nMinimum size of terminal nodes. Setting this number larger causes s"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ maxnodes : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nMaximum number of terminal nodes trees in the forest can have. If n"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ importance : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nShould importance of predictors be assessed?" #> .. .. .. .. .. ..$ localImp : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nShould casewise importance measure be computed? (Setting this to TRU"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ proximity : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nShould proximity measure among the rows be calculated?" #> .. .. .. .. .. ..$ oob.prox : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nShould proximity be calculated only on “out-of-bag” data?" #> .. .. .. .. .. ..$ norm.votes : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nIf TRUE (default), the final result of votes are expressed as fracti"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ do.trace : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nIf set to TRUE, give a more verbose output as randomForest is run. "| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ keep.forest: chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nIf set to FALSE, the forest will not be retained in the output objec"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ keep.inbag : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nShould an n by ntree matrix be returned that keeps track of which sa"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ class.weights.param : chr "classwt" #> .. .. .. .. ..$ config : list() #> .. .. .. .. ..$ fix.factors.prediction: logi FALSE #> .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:4] "classif.randomForest" "RLearnerClassif" "RLearner" "Learner" #> .. .. .. ..$ learner.model:List of 19 #> .. .. .. .. ..$ call : language randomForest(formula = f, data = data, classwt = classwt, cutoff = cutoff, mtry = 5L, ntree = 368L, importan| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ type : chr "classification" #> .. .. .. .. ..$ predicted : Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... #> .. .. .. .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:242] "1" "3" "6" "7" ... #> .. .. .. .. ..$ err.rate : num [1:368, 1:3] 0.245 0.263 0.27 0.298 0.264 ... #> .. .. .. .. .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 #> .. .. .. .. .. .. ..$ : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:3] "OOB" "0" "1" #> .. .. .. .. ..$ confusion : num [1:2, 1:3] 84 15 26 117 0.236 ... #> .. .. .. .. .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 #> .. .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:2] "0" "1" #> .. .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:3] "0" "1" "class.error" #> .. .. .. .. ..$ votes : 'matrix' num [1:242, 1:2] 0.3696 0.0219 0.2868 0.2333 0.2587 ... #> .. .. .. .. .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 #> .. .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:242] "1" "3" "6" "7" ... #> .. .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:2] "0" "1" #> .. .. .. .. ..$ oob.times : num [1:242] 138 137 129 150 143 123 128 139 107 133 ... #> .. .. .. .. ..$ classes : chr [1:2] "0" "1" #> .. .. .. .. ..$ importance : num [1:13, 1] 7.37 2.85 16.85 6.67 7.62 ... #> .. .. .. .. .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 #> .. .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:13] "age" "sex" "cp" "trestbps" ... #> .. .. .. .. .. .. ..$ : chr "MeanDecreaseGini" #> .. .. .. .. ..$ importanceSD : NULL #> .. .. .. .. ..$ localImportance: NULL #> .. .. .. .. ..$ proximity : NULL #> .. .. .. .. ..$ ntree : int 368 #> .. .. .. .. ..$ mtry : num 5 #> .. .. .. .. ..$ forest :List of 14 #> .. .. .. .. .. ..$ ndbigtree : int [1:368] 61 61 57 65 57 55 59 47 65 57 ... #> .. .. .. .. .. ..$ nodestatus: int [1:83, 1:368] 1 1 1 1 1 1 1 -1 1 1 ... #> .. .. .. .. .. ..$ bestvar : int [1:83, 1:368] 12 9 3 2 13 8 8 0 13 1 ... #> .. .. .. .. .. ..$ treemap : int [1:83, 1:2, 1:368] 2 4 6 8 10 12 14 0 16 18 ... #> .. .. .. .. .. ..$ nodepred : int [1:83, 1:368] 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 ... #> .. .. .. .. .. ..$ xbestsplit: num [1:83, 1:368] 0.5 0.5 0.5 0.5 2.5 ... #> .. .. .. .. .. ..$ pid : num [1:2] 1 1 #> .. .. .. .. .. ..$ cutoff : Named num [1:2] 0.5 0.5 #> .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "0" "1" #> .. .. .. .. .. ..$ ncat : Named int [1:13] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... #> .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "age" "sex" "cp" "trestbps" ... #> .. .. .. .. .. ..$ maxcat : int 1 #> .. .. .. .. .. ..$ nrnodes : int 83 #> .. .. .. .. .. ..$ ntree : int 368 #> .. .. .. .. .. ..$ nclass : int 2 #> .. .. .. .. .. ..$ xlevels :List of 13 #> .. .. .. .. .. .. ..$ age : num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ sex : num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ cp : num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ trestbps: num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ chol : num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ fbs : num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ restecg : num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ thalach : num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ exang : num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ oldpeak : num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ slope : num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ ca : num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ thal : num 0 #> .. .. .. .. ..$ y : Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... #> .. .. .. .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:242] "1" "3" "6" "7" ... #> .. .. .. .. ..$ test : NULL #> .. .. .. .. ..$ inbag : NULL #> .. .. 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This can happe"| __truncated__ #> .. .. .. ..$ callees : chr "randomForest" #> .. .. .. ..$ help.list :List of 17 #> .. .. .. .. ..$ ntree : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nNumber of trees to grow. This should not be set to too small a numb"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ mtry : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nNumber of variables randomly sampled as candidates at each split. N"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ replace : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nShould sampling of cases be done with or without replacement?" #> .. .. .. .. ..$ classwt : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nPriors of the classes. Need not add up to one. Ignored for regression." #> .. .. .. .. ..$ cutoff : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\n(Classification only) A vector of length equal to number of classes"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ strata : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nA (factor) variable that is used for stratified sampling." #> .. .. .. .. ..$ sampsize : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nSize(s) of sample to draw. For classification, if sampsize is a vec"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ nodesize : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nMinimum size of terminal nodes. Setting this number larger causes s"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ maxnodes : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nMaximum number of terminal nodes trees in the forest can have. 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"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ keep.forest: chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nIf set to FALSE, the forest will not be retained in the output objec"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ keep.inbag : chr "Argument of: randomForest::randomForest\n\nShould an n by ntree matrix be returned that keeps track of which sa"| __truncated__ #> .. .. .. ..$ class.weights.param : chr "classwt" #> .. .. .. ..$ config : list() #> .. .. .. ..$ fix.factors.prediction: logi FALSE #> .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:4] "classif.randomForest" "RLearnerClassif" "RLearner" "Learner" #> .. .. ..$ var_coef_imp:'data.frame': 13 obs. of 2 variables: #> .. .. .. ..$ importance: num [1:13] 18.1 16.9 15.1 12.9 11.3 ... #> .. .. .. ..$ variable : chr [1:13] "oldpeak" "cp" "ca" "thal" ... #> .. .. ..$ performance :'data.frame': 1 obs. of 9 variables: #> .. .. .. ..$ Model : Factor w/ 6 levels "glmnet","logreg",..: 3 #> .. .. .. ..$ Fitting time: chr "3.264 secs" #> .. .. .. ..$ Scoring time: chr 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Set to 0 to ignore the R seed." #> .. .. .. .. ..$ config : list() #> .. .. .. .. ..$ fix.factors.prediction: logi FALSE #> .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:4] "classif.ranger" "RLearnerClassif" "RLearner" "Learner" #> .. .. .. ..$ learner.model:List of 14 #> .. .. .. .. ..$ predictions : num [1:242, 1:2] 0.4302 0.0357 0.2316 0.1999 0.2565 ... #> .. .. .. .. .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 #> .. .. .. .. .. .. ..$ : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:2] "0" "1" #> .. .. .. .. ..$ num.trees : num 389 #> .. .. .. .. ..$ num.independent.variables: num 13 #> .. .. .. .. ..$ mtry : num 3 #> .. .. .. .. ..$ min.node.size : num 6 #> .. .. .. .. ..$ variable.importance : Named num [1:13] 0.005766 0.010716 0.031449 0.000545 -0.002239 ... #> .. .. .. .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "age" "sex" "cp" "trestbps" ... #> .. .. .. .. ..$ prediction.error : num 0.125 #> .. .. .. .. ..$ forest :List of 12 #> .. .. .. .. .. ..$ dependent.varID : num 13 #> .. .. .. .. .. ..$ 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For classification and probability estimation \"gini\" or \"extr"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ num.random.splits : chr "Argument of: ranger::ranger\n\nFor \"extratrees\" splitrule.: Number of random splits to consider for each cand"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ split.select.weights : chr "Argument of: ranger::ranger\n\nNumeric vector with weights between 0 and 1, representing the probability to sel"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ always.split.variables : chr "Argument of: ranger::ranger\n\nCharacter vector with variable names to be always selected in addition to the mt"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ respect.unordered.factors : chr "Argument of: ranger::ranger\n\nHandling of unordered factor covariates. One of 'ignore', 'order' and 'partition"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ scale.permutation.importance: chr "Argument of: ranger::ranger\n\nScale permutation importance by standard error as in (Breiman 2001). 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Set to 0 to ignore the R seed." #> .. .. .. ..$ config : list() #> .. .. .. ..$ fix.factors.prediction: logi FALSE #> .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:4] "classif.ranger" "RLearnerClassif" "RLearner" "Learner" #> .. .. ..$ var_coef_imp:'data.frame': 13 obs. of 2 variables: #> .. .. .. ..$ importance: num [1:13] 0.0407 0.0401 0.0314 0.0265 0.018 ... #> .. .. .. ..$ variable : chr [1:13] "oldpeak" "ca" "cp" "thal" ... #> .. .. ..$ performance :'data.frame': 1 obs. of 9 variables: #> .. .. .. ..$ Model : Factor w/ 6 levels "glmnet","logreg",..: 4 #> .. .. .. ..$ Fitting time: chr "4.477 secs" #> .. .. .. ..$ Scoring time: chr "0.067 secs" #> .. .. .. ..$ Train AUC : num 0.999 #> .. .. .. ..$ Test AUC : num 0.9 #> .. .. .. ..$ Accuracy : num 0.803 #> .. .. .. ..$ Precision : num 0.784 #> .. .. .. ..$ Recall : num 0.879 #> .. .. .. ..$ F1_score : num 0.829 #> .. .. .. ..- attr(*, "out.attrs")=List of 2 #> .. .. .. .. ..$ dim : Named int [1:9] 6 1 1 1 1 1 1 1 1 #> .. .. .. .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:9] "Model" "Fitting time" "Scoring time" "Train AUC" ... #> .. .. .. .. ..$ dimnames:List of 9 #> .. .. .. .. .. ..$ Model : chr [1:6] "Model=glmnet" "Model=logreg" "Model=randomForest" "Model=ranger" ... #> .. .. .. .. .. ..$ Fitting time: chr "Fitting time=NA" #> .. .. .. .. .. ..$ Scoring time: chr "Scoring time=NA" #> .. .. .. .. .. ..$ Train AUC : chr "Train AUC=NA" #> .. .. .. .. .. ..$ Test AUC : chr "Test AUC=NA" #> .. .. .. .. .. ..$ Accuracy : chr "Accuracy=NA" #> .. .. .. .. .. ..$ Precision : chr "Precision=NA" #> .. .. .. .. .. ..$ Recall : chr "Recall=NA" #> .. .. .. .. .. ..$ F1_score : chr "F1_score=NA" #> .. .. ..$ probCutoff : Named num 1 #> .. .. .. ..- attr(*, "names")= chr "threshold" #> .. .. ..$ modelPlots :List of 4 #> .. .. .. ..$ TrainROC :List of 9 #> .. .. .. .. ..$ data :'data.frame': 100 obs. of 4 variables: #> .. .. .. .. .. ..$ fpr : num [1:100] 1 0.964 0.909 0.873 0.791 ... #> .. .. .. .. .. ..$ tpr : num [1:100] 1 1 1 1 1 1 1 1 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.. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. .. ..$ feval :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "feval" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "untyped" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ len : int 1 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ lower : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ upper : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ values : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ has.default : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ default : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ trafo : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ requires : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ tunable : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. .. ..$ verbose :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr 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Inf #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ values : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ has.default : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ default : int 1 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ trafo : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ requires : language verbose == 1L #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ tunable : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. .. ..$ early_stopping_rounds :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "early_stopping_rounds" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "integer" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ len : int 1 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ lower : int 1 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ upper : num Inf #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ values : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. 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.. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. .. ..$ skip_drop :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "skip_drop" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "numeric" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ len : int 1 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ lower : num 0 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ upper : num 1 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ values : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ has.default : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ default : num 0 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ trafo : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ requires : language booster == "dart" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ tunable : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. .. ..$ callbacks :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "callbacks" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "untyped" #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ len : int 1 #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ lower : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ upper : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ values : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ has.default : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ default : list() #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ trafo : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ requires : NULL #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ tunable : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. ..$ forbidden: NULL #> .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParamSet" "ParamSet" #> .. .. .. .. ..$ par.vals :List of 8 #> .. .. .. .. .. ..$ nrounds : int 327 #> .. .. .. .. .. ..$ verbose : int 0 #> .. .. .. .. .. ..$ max_depth : int 9 #> .. .. .. .. .. ..$ min_child_weight : num 2.39 #> .. .. .. .. .. ..$ eta : num 0.169 #> .. .. .. .. .. ..$ subsample : num 0.879 #> .. .. .. .. .. ..$ colsample_bytree : num 0.656 #> .. .. .. .. .. ..$ early_stopping_rounds: num 10 #> .. .. .. .. ..$ predict.type : chr "prob" #> .. .. .. .. ..$ cache : logi FALSE #> .. .. .. .. ..$ name : chr "eXtreme Gradient Boosting" #> .. .. .. .. ..$ short.name : chr "xgboost" #> .. .. .. .. ..$ note : chr "All settings are passed directly, rather than through `xgboost`'s `params` argument. `nrounds` has been set to "| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ callees : chr "xgboost" #> .. .. .. .. ..$ help.list :List of 24 #> .. .. .. .. .. ..$ booster : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nwhich booster to use, can be gbtree or gblinear . Default: gbtree ." #> .. .. .. .. .. ..$ eta : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\ncontrol the learning rate: scale the contribution of each tree by a factor of "| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ gamma : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nminimum loss reduction required to make a further partition on a leaf node of "| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ max_depth : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nmaximum depth of a tree. Default: 6" #> .. .. .. .. .. ..$ min_child_weight : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nminimum sum of instance weight (hessian) needed in a child. If the tree partit"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ subsample : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nsubsample ratio of the training instance. Setting it to 0.5 means that xgboost"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ colsample_bytree : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nsubsample ratio of columns when constructing each tree. Default: 1" #> .. .. .. .. .. ..$ num_parallel_tree : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nExperimental parameter. number of trees to grow per round. Useful to test Rand"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ monotone_constraints : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nA numerical vector consists of 1 , 0 and -1 with its length equals to the"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ lambda : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nL2 regularization term on weights. Default: 0" #> .. .. .. .. .. ..$ lambda_bias : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nL2 regularization term on bias. Default: 0" #> .. .. .. .. .. ..$ alpha : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nL1 regularization term on weights. (there is no L1 reg on bias because it is n"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ objective : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nspecify the learning task and the corresponding learning objective, users can "| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ base_score : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nthe initial prediction score of all instances, global bias. Default: 0.5" #> .. .. .. .. .. ..$ eval_metric : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nevaluation metrics for validation data. Users can pass a self-defined function"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ callbacks : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\na list of callback functions to perform various task during boosting. See call"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ nrounds : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nmax number of boosting iterations." #> .. .. .. .. .. ..$ watchlist : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nnamed list of xgb.DMatrix datasets to use for evaluating model performance. Me"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ feval : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\ncustimized evaluation function. Returns list(metric='metric-name', value='metr"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ verbose : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nIf 0, xgboost will stay silent. If 1, it will print information about performa"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ print_every_n : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nPrint each n-th iteration evaluation messages when verbose>0. Default is 1 whi"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ early_stopping_rounds: chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nIf NULL, the early stopping function is not triggered. If set to an integer k,"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ maximize : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nIf feval and early_stopping_rounds are set, then this parameter must be set as"| __truncated__ #> .. .. .. .. .. ..$ missing : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nby default is set to NA, which means that NA values should be considered as 'm"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ config : list() #> .. .. .. .. ..$ fix.factors.prediction: logi FALSE #> .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:4] "classif.xgboost" "RLearnerClassif" "RLearner" "Learner" #> .. .. .. ..$ learner.model:List of 12 #> .. .. .. .. ..$ handle :Class 'xgb.Booster.handle' <externalptr> #> .. .. .. .. ..$ raw : raw [1:35820] 00 00 00 80 ... #> .. .. .. .. ..$ best_iteration : int 43 #> .. .. .. .. ..$ best_ntreelimit: num 43 #> .. .. .. .. ..$ best_score : Named num 0.0289 #> .. .. .. .. .. ..- attr(*, "names")= chr "train-error" #> .. .. .. .. ..$ niter : int 53 #> .. .. .. .. ..$ evaluation_log :Classes 'data.table' and 'data.frame': 53 obs. of 2 variables: #> .. .. .. .. .. ..$ iter : num [1:53] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... #> .. .. .. .. .. ..$ train_error: num [1:53] 0.1777 0.1612 0.1364 0.0992 0.1116 ... #> .. .. .. .. .. ..- attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr> #> .. .. .. .. ..$ call : language (function (params = list(), data, nrounds, watchlist = list(), obj = NULL, feval = NULL, verbose = 1, print_| __truncated__ ... #> .. .. .. .. ..$ params :List of 7 #> .. .. .. .. .. ..$ max_depth : int 9 #> .. .. .. .. .. ..$ min_child_weight: num 2.39 #> .. .. .. .. .. ..$ eta : num 0.169 #> .. .. .. .. .. ..$ subsample : num 0.879 #> .. .. .. .. .. ..$ colsample_bytree: num 0.656 #> .. .. .. .. .. ..$ objective : chr "binary:logistic" #> .. .. .. .. .. ..$ silent : num 1 #> .. .. .. .. ..$ callbacks :List of 2 #> .. .. .. .. .. ..$ cb.evaluation.log:function (env = parent.frame(), finalize = FALSE) #> .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "call")= language cb.evaluation.log() #> .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "name")= chr "cb.evaluation.log" #> .. .. .. .. .. ..$ cb.early.stop :function (env = parent.frame(), finalize = FALSE) #> .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "call")= language cb.early.stop(stopping_rounds = early_stopping_rounds, maximize = maximize, verbose = verbose) #> .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "name")= chr "cb.early.stop" #> .. .. .. .. ..$ feature_names : chr [1:13] "age" "sex" "cp" "trestbps" ... #> .. .. .. .. ..$ nfeatures : int 13 #> .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr "xgb.Booster" #> .. .. .. ..$ task.desc :List of 13 #> .. .. .. .. ..$ id : chr "x" #> .. .. .. .. ..$ type : chr "classif" #> .. .. .. .. ..$ target : chr "target_var" #> .. .. .. .. ..$ size : int 242 #> .. .. .. .. ..$ n.feat : Named int [1:4] 13 0 0 0 #> .. .. .. .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "numerics" "factors" "ordered" "functionals" #> .. .. .. .. ..$ has.missings : logi FALSE #> .. .. .. .. ..$ has.weights : logi FALSE #> .. .. .. .. ..$ has.blocking : logi FALSE #> .. .. .. 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"class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. ..$ skip_drop :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "skip_drop" #> .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "numeric" #> .. .. .. .. .. .. ..$ len : int 1 #> .. .. .. .. .. .. ..$ lower : num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ upper : num 1 #> .. .. .. .. .. .. ..$ values : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ cnames : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ allow.inf : logi FALSE #> .. .. .. .. .. .. ..$ has.default : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. ..$ default : num 0 #> .. .. .. .. .. .. ..$ trafo : NULL #> .. .. .. .. .. .. ..$ requires : language booster == "dart" #> .. .. .. .. .. .. ..$ tunable : logi TRUE #> .. .. .. .. .. .. ..$ special.vals: list() #> .. .. .. .. .. .. ..$ when : chr "train" #> .. .. .. .. .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "LearnerParam" "Param" #> .. .. .. .. .. ..$ callbacks :List of 15 #> .. .. .. .. .. .. ..$ id : chr "callbacks" #> .. .. .. .. .. .. ..$ type : chr "untyped" #> .. .. .. .. .. .. ..$ len : int 1 #> .. 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0.656 #> .. .. .. .. ..$ early_stopping_rounds: num 10 #> .. .. .. ..$ predict.type : chr "prob" #> .. .. .. ..$ cache : logi FALSE #> .. .. .. ..$ name : chr "eXtreme Gradient Boosting" #> .. .. .. ..$ short.name : chr "xgboost" #> .. .. .. ..$ note : chr "All settings are passed directly, rather than through `xgboost`'s `params` argument. `nrounds` has been set to "| __truncated__ #> .. .. .. ..$ callees : chr "xgboost" #> .. .. .. ..$ help.list :List of 24 #> .. .. .. .. ..$ booster : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nwhich booster to use, can be gbtree or gblinear . Default: gbtree ." #> .. .. .. .. ..$ eta : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\ncontrol the learning rate: scale the contribution of each tree by a factor of "| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ gamma : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nminimum loss reduction required to make a further partition on a leaf node of "| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ max_depth : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nmaximum depth of a tree. Default: 6" #> .. .. .. .. ..$ min_child_weight : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nminimum sum of instance weight (hessian) needed in a child. If the tree partit"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ subsample : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nsubsample ratio of the training instance. Setting it to 0.5 means that xgboost"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ colsample_bytree : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nsubsample ratio of columns when constructing each tree. Default: 1" #> .. .. .. .. ..$ num_parallel_tree : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nExperimental parameter. number of trees to grow per round. Useful to test Rand"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ monotone_constraints : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nA numerical vector consists of 1 , 0 and -1 with its length equals to the"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ lambda : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nL2 regularization term on weights. Default: 0" #> .. .. .. .. ..$ lambda_bias : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nL2 regularization term on bias. Default: 0" #> .. .. .. .. ..$ alpha : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nL1 regularization term on weights. (there is no L1 reg on bias because it is n"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ objective : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nspecify the learning task and the corresponding learning objective, users can "| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ base_score : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nthe initial prediction score of all instances, global bias. Default: 0.5" #> .. .. .. .. ..$ eval_metric : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nevaluation metrics for validation data. Users can pass a self-defined function"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ callbacks : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\na list of callback functions to perform various task during boosting. See call"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ nrounds : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nmax number of boosting iterations." #> .. .. .. .. ..$ watchlist : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nnamed list of xgb.DMatrix datasets to use for evaluating model performance. Me"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ feval : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\ncustimized evaluation function. Returns list(metric='metric-name', value='metr"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ verbose : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nIf 0, xgboost will stay silent. If 1, it will print information about performa"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ print_every_n : chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nPrint each n-th iteration evaluation messages when verbose>0. Default is 1 whi"| __truncated__ #> .. .. .. .. ..$ early_stopping_rounds: chr "Argument of: xgboost::xgboost\n\nIf NULL, the early stopping function is not triggered. 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'LayerInstance', 'Layer', 'ggproto', 'gg' <ggproto object: Class LayerInstance, Layer, gg> #> aes_params: list #> compute_aesthetics: function #> compute_geom_1: function #> compute_geom_2: function #> compute_position: function #> compute_statistic: function #> data: data.frame #> draw_geom: function #> finish_statistics: function #> geom: <ggproto object: Class GeomText, Geom, gg> #> aesthetics: function #> default_aes: uneval #> draw_group: function #> draw_key: function #> draw_layer: function #> draw_panel: function #> extra_params: na.rm #> handle_na: function #> non_missing_aes: #> optional_aes: #> parameters: function #> required_aes: x y label #> setup_data: function #> setup_params: function #> use_defaults: function #> super: <ggproto object: Class Geom, gg> #> geom_params: list #> inherit.aes: FALSE #> layer_data: function #> map_statistic: function #> mapping: uneval #> position: <ggproto object: Class PositionIdentity, Position, gg> #> compute_layer: function #> 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