CARET utilizará automáticamente una cuadrícula de ajuste preespecificada para construir varios modelos antes de seleccionar un modelo final y luego entrenar el modelo final en los datos de entrenamiento completos. Puedo suministrar mi propia cuadrícula de ajuste con solo una combinación de parámetros. Sin embargo, incluso en este caso, CARET "selecciona" el mejor modelo entre los parámetros de ajuste (aunque solo hay uno en este caso), y luego ajusta el modelo final a todos los datos de entrenamiento. Este es un paso adicional que me gustaría evitar.
¿Cómo puedo simplemente saltear el paso de búsqueda de modelos a través de variaciones en la cuadrícula de ajuste y forzar a CARET a construir sobre todos los datos de entrenamiento (aparte de llamar directamente a la biblioteca de modelos subyacente)?