我正在按照R语言中caret包的教程进行学习，使用内置的Sonar数据集。这个数据集包含208行和61个特征/变量（如果不包括类别，则为60个）。

在某一步骤中，教程解释了trainControl和train函数，如下所示：

# 模型训练控制器（3次重复的交叉验证）
control <- trainControl(method="repeatedcv", repeats=3)
myModel <- train (Class ~ ., 
           data=train_partition, 
           method="pls", 
           preProc=c("scale"), 
           trControl=control, 
           tuneLength=3)

当我查看train函数的文档时，tuneLength参数被描述为：

一个整数，表示调参网格的粒度。默认情况下，这个参数指定了每个调参参数应由train生成的级别数。如果trainControl选项中有search = "random"，这是随机搜索将生成的调参参数组合的最大数量。（注意：如果提供此参数，必须指定其名称。）

文档第一行提到的“pls”方法的“调参参数”是什么？

为什么我可以将此参数设置为1到50之间的值？这个参数的含义是什么？

回答：

在caret中，“调参参数”指的是超参数，即算法在开始学习之前需要提供的值。

偏最小二乘法（'pls'）有一个超参数：'ncomp'，即组件/潜在因子的数量。理论上，你可以有与数据集中特征/变量数量一样多的组件。对于Sonar数据，你有60个特征。

在实际操作中，由于特征的冗余，你需要较少的组件来解释模型中的显著方差。因此，你在1到50之间调参，以评估最佳性能。