En utilisant la régression linéaire (lm) dans R caret, comment forcer l'ordonnée à 0?

Question

J'essaie d'utiliser R caret pour effectuer une validation croisée de mes modèles de régression linéaire. Dans certains cas, je veux forcer l'interception à 0. J'ai essayé ce qui suit, en utilisant la syntaxe standard lm:

regressControl <- trainControl(method="repeatedcv", 
         number = 4, 
         repeats = 5 
         )      

regress   <- train(y ~ 0 + x, 
       data = myData, 
       method = "lm", 
       trControl = regressControl) 

Call: 
lm(formula = .outcome ~ ., data = dat) 

Coefficients: 
(Intercept)  x 
-0.0009585 0.0033794 ` 

Cette syntaxe semble fonctionner avec la fonction standard « lm », mais pas dans le paquet caret. Aucune suggestion?

test <- lm(y ~ 0 + x, 
     data = myData) 


Call: 
lm(formula = y ~ 0 + x, data = myData) 

Coefficients: 
x 
0.003079 

Answer 1

Vous pouvez profiter du paramètre tuneGrid dans caret::train.

regressControl <- trainControl(method="repeatedcv", 
        number = 4, 
        repeats = 5 
        ) 

regress <- train(mpg ~ hp, 
      data = mtcars, 
      method = "lm", 
      trControl = regressControl, 
      tuneGrid = expand.grid(intercept = FALSE)) 

Utilisez getModelInfo("lm", regex = TRUE)[[1]]$param pour voir toutes les choses que vous auriez pu retouchés dans tuneGrid (dans le cas du film, le seul paramètre de réglage est l'intersection). Il est stupide que vous ne pouvez pas simplement compter sur la syntaxe formula, mais hélas.