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    錯誤：無法找到函數「makeLearner」使用水包

    我使用h2o包並試圖用如下代碼 install.packages("h2o") library("h2o") h2o.learner <- makeLearner("regr.h2o.deeplearning",predict.type = "response") 創建一個學習者，但我得到這個錯誤 > h2o.learner <- makeLearner("regr.h2o.deeplea
    r h2o mlr 2017-05-02

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    隨MLR包隨機調整隨機森林截止點

    我一直在探索與泰坦尼克號data set的奇妙mlr包。我的問題是實施一個隨機森林。更具體地說，我想調整cutoff（即給給定類別分配不純的葉子的閾值）。問題是cutoff參數有兩個值，但是，我只能找出超參數在mlr中爲一個值。 代碼： library(mlr) library(dplyr) dTrain <- read.csv('path/to/data/') #Defining th
    r mlr 2017-03-17

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    如何確保MLR只需要6個核心

    我使用8核心的Linux下面的代碼，它需要所有的8個核心（每6個工人正在採取130％的利用率） library(mlr); library(parallel); library(parallelMap) # Load data iris_num <- iris; iris_num$Species <- as.numeric(iris_num$Species) #create ta
    mlr 2017-03-24

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    在mlr中使用帶自定義過濾器的parallelMap包

    我使用mlr來完成文本分類任務。 Exporting objects to slaves for mode socket: .mlr.slave.options Mapping in parallel: mode = socket; cpus = 4; elements = 2. Error in stopWithJobErrorMessages(inds, vcapply(result.li
    r mlr 2017-02-10

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    如何使用mlr軟件包預處理新數據以進行預測

    如果我想使用mlr軟件包對新數據進行預測，如何預處理新數據以便使用原始數據預處理所需的信息。例如。如果我將小因素水平合併，並且新數據集中的頻率與第一個數據集不同，那麼得到的因子水平可能不同，並且預測是不可能的。注意：我在這裏假設，在訓練模型時新數據尚未提供，這不是關於測試數據，而是關於預測新數據。那麼如何預處理新數據應該在mlr中完成呢？這裏是我創建了一個新的任務預處理從而導致錯誤的新數據集的例子
    r mlr 2017-07-10

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    mlr package r：功能選擇順序正向搜索錯誤：必須至少有1個色階

    我正嘗試使用R中的mlr軟件包將特徵選擇應用於袋裝學習者，使用順序向前搜索。 d <- data.frame(a = rnorm(1000, mean = 1), b = rnorm(1000, mean = 2), c = rnorm(1000, mean = 3), target = as.factor(rbinom(1000, 1, pr
    r feature-selection mlr 2017-05-26

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    在MLR包中調整rpart中的parms？

    我正在嘗試使用MLR軟件包來調整使用rpart軟件包構建的決策樹的超參數。即使我可以調整決策樹的基本參數（例如minsplit,maxdepth等），我也無法正確設置參數param的值。具體來說，我想在網格搜索中嘗試不同的priors。 在這裏，我寫的代碼（dat是我使用的數據幀，並target是我的類變量）： # Create a task dat.task = makeClassifTask
    r rpart mlr 2017-07-20

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    如何在mlr中使用multiclass.au1p度量

    我試圖在mlr包中使用multiclass.au1p度量。它給了我一個錯誤說在FUN 錯誤（X [我]，...）：測量multiclass.au1p需要 預測類型爲： '概率'！ 當我試圖設置的預測類型的概率，然後它給了我類似的錯誤，以供之後我用 錯誤setPredictType.Learner（學習者，predict.type）任何分類：嘗試到 預測probs，但classif.xgboost.
    r auc mlr multiclass-classification 2017-04-12

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    R mlr - 從訓練數據子集和整個測試數據（不是整個訓練數據）創建學習曲線？

    比方說，我正在創建這樣的學習曲線（代碼中可能出現的小錯誤，它只是一個示例）。我想要的是一個經典的學習曲線，您可以放大訓練集，使驗證/測試集保持相同的大小。 learningCurve <- generateLearningCurveData("regr.glmnet", bh.task, makeResampleDesc(method =
    r machine-learning mlr 2016-11-23

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    R - mlr陽性類改變

    我使用R mlr包，因爲它允許我使用多種分類方法和調整參數，在這個包中使用相同的方法。 但它改變了我的積極的類。 在我的數據集中，我需要預測「HasWriteOff」，它具有值「1」或「2」。 「1」是大多數班級，比「2」的數量多得多，這意味着班級不平衡。 我在makeClassifTask函數中設置Positive類爲「2」，但經過預測後，當我檢查混淆矩陣時，它顯示Positive Class爲
    r mlr 2016-11-23
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