我想研究模型调优中偏差/方差的最佳权衡。我使用R中的caret包，它允许我绘制性能指标（如AUC、准确率等）与模型超参数（如mtry、lambda等）的关系图，并自动选择最大值。这通常会返回一个不错的模型，但如果我想进一步挖掘并选择不同的偏差/方差权衡，我需要学习曲线，而不是性能曲线。
为了简单起见，假设我的模型是随机森林，只有一个超参数’mtry’。
我想绘制训练集和测试集的学习曲线。类似于这样：
（红色曲线是测试集）
在y轴上放置一个错误指标（如分类错误的样本数量等）；在x轴上放置’mtry’或替代地放置训练集大小。
问题：
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caret是否有基于不同大小的训练集折叠迭代训练模型的功能？如果我需要手动编写代码，该怎么做？
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如果我想在x轴上放置超参数，我需要caret::train训练的所有模型，而不仅仅是最终模型（经过交叉验证后获得最大性能的模型）。这些“被丢弃”的模型在训练后是否仍然可用？
回答：
在某个时候，可能是在这个问题被提出之后，caret包添加了learning_curve_dat函数，该函数有助于评估模型在不同训练集大小范围内的性能。
这是函数文档中的示例：
library(caret)set.seed(1412)class_dat <- twoClassSim(1000)set.seed(29510)lda_data <- learning_curve_dat(dat = class_dat, outcome = "Class", test_prop = 1/4, ## `train` arguments: method = "lda", metric = "ROC", trControl = trainControl(classProbs = TRUE, summaryFunction = twoClassSummary))ggplot(lda_data, aes(x = Training_Size, y = ROC, color = Data)) + geom_smooth(method = loess, span = .8)性能指标会在每个Training_Size上计算，并与Data变量（”Resampling”、”Training”和可选的”Testing”）一起保存在lda_data中。
这是函数文档的链接：https://rdrr.io/cran/caret/man/learning_curve_dat.html
需要明确的是，这回答了问题的第一部分，但没有回答第二部分。
注意 在至少2020年8月之前，caret包的代码和文档中有一个拼写错误。函数调用之前是learing_curve_dat，后来更正为learning_curve_dat。我已经更新了我的回答以反映这一变化。请确保您使用的是caret包的较新版本。
