Я имел дело с некоторыми крайне несбалансированными данными и хотел бы использовать стратифицированную выборку для создания более сбалансированных случайных лесов

Прямо сейчас я использую пакет caret, в основном, для настройки случайных лесов. Поэтому я пытаюсь настроить tuneGrid для передачи mtry и выборки параметров в метод каретки, как показано ниже.

mtryGrid <- data.frame(.mtry = 100),.sampsize=80)
rfTune<- train(x = trainX,
               y = trainY,
               method = "rf",
               trControl = ctrl,
               metric = "Kappa",
               ntree = 1000,
               tuneGrid = mtryGrid,
               importance = TRUE)

Когда я запускаю этот пример, я получаю следующую ошибку

The tuning parameter grid should have columns mtry

Я сталкивался с обсуждениями, какэтот предполагая, что передача этих параметров должна быть возможной.

С другой стороны, этостраница предполагает, что единственный параметр, который может быть передан в это mtry

Могу ли я передать размер выборки в случайные леса через каретку?