CARET utilizzerà automaticamente una griglia di ottimizzazione predefinita per costruire vari modelli prima di selezionare un modello finale e quindi addestrare il modello finale sui dati di allenamento completi. Posso fornire alla mia griglia di ottimizzazione solo una combinazione di parametri. Tuttavia, anche in questo caso, CARET "seleziona" il modello migliore tra i parametri di ottimizzazione (anche se in questo caso ne esiste solo uno), quindi adatta il modello finale a tutti i dati di allenamento. Questo è un passaggio in più che vorrei evitare.
Come posso semplicemente saltare la fase di ricerca del modello attraverso le variazioni nella griglia di ottimizzazione e forzare CARET a basarsi su tutti i dati di addestramento (oltre a chiamare direttamente la libreria di modelli sottostante)?