r-caret

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    R- findCorrelation（）（尖封裝）設置時精確=真

    按照findCorrelation() document我運行官方實施例的細節混淆如下所示： 代碼： library(caret) R1 <- structure(c(1, 0.86, 0.56, 0.32, 0.85, 0.86, 1, 0.01, 0.74, 0.32, 0.56, 0.01, 1, 0.65, 0.91, 0.32, 0.74, 0.65, 1, 0.3
    r r-caret 2017-11-17

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    Parametertune與Caret的神經網絡

    我似乎無法找到一個使用R中的Caret包進行分類問題的神經網絡參數調整的示例。 看起來像method =「neuralnet」只支持迴歸問題。 有沒有人有我的問題的解決方案？
    r neural-network classification r-caret grid-search 2017-10-17

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    安裝R中

    插入符包 多久普遍採取R中安裝插入符號包？我跑install.packages（「插入符號」，依賴= TRUE），和R已經運行現在安裝近一個小時。這是正常的嗎？
    r r-caret 2017-10-17

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    非法列名錯誤，但列名是合法的

    想知道爲什麼我得到這個錯誤。我只能重現它，如果我在我的數據框中的級別非法列名稱，但爲什麼它在射頻實施工作？ 考慮使用護林員，因爲它似乎運行得更快。 library(caret) library(ranger) library(randomForest) df <- data.frame(class = c(rep(c('A','B'), 10)), var1 = runif(20, 0,1
    r r-caret ranger 2017-10-18

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    R中的隨機森林混亂矩陣Caret

    我有二進制YES/NO Class響應的數據。使用以下代碼來運行RF模型。我在獲取混淆矩陣結果時遇到了問題。 dataR <- read_excel("*:/*.xlsx") Train <- createDataPartition(dataR$Class, p=0.7, list=FALSE) training <- dataR[ Train, ] testing <- dataR[ -T
    r random-forest r-caret confusion-matrix 2017-10-18

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    在插入符號中創建RMSLE度量標準

    有人可以幫我解決以下問題：我需要將我的xgboost訓練模型與插入符號包一起更改爲未知錯誤度量RMSLE。默認情況下，caret和xgboost訓練和測量RMSE。 這裏是行代碼： 在插入符格式 custom_summary = function(data, lev = NULL, model = NULL){ out = rmsle(data[, "obs"], data[, "pred"])
    r-caret evaluation xgboost metric 2017-10-19

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    火車/測試設置在插入符R包中的ROC曲線R包

    我正在繪製使用由插入符R包創建的測試/火車集的模型的ROC曲線。我要麼沒有把正確的數據輸入到繪圖中，要麼錯過了創建我的測試/訓練集的信息。任何見解？ *編輯與正確答案 library(caret) library(mlbench) set.seed(506) data(whas) inTrain <- createDataPartition(y = whas$bin.frail, p =
    r r-caret roc 2017-10-19

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    分類任務中的所有二元預測變量

    我正在使用R執行我的分析，我將執行四種算法。 1. RF 2. Log Reg 3. SVM 4. LDA 我有50個預測變量和1個目標變量。我所有的預測變量和目標變量都只有二進制數字0和1。 我有以下問題： Should I convert them all into factors? Converting them into factors, and applying RF alg
    r machine-learning statistics random-forest r-caret 2017-10-20

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    差異被插入符返回對基礎

    我從基礎R和尖等效模型模型對象： base_lm <- lm(mpg ~ cyl, data = mtcars) library(caret) caret_lm <- train( mpg ~ cyl, data = mtcars, method = "lm" ) 我想從插入符號與我的線性模型使用statisticalModelling包： statisti
    r r-caret 2017-10-20

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    用戶自定義總結插入符號中的函數

    使用插入程序包時，我無法使用以下用戶定義的彙總函數工作。它應該計算logloss，但我一直得到沒有找到logloss。下面，重複的例子： data <- data.frame('target' = sample(c('Y','N'),100,replace = T), 'X1' = runif(100), 'X2' = runif(100)) log.loss2 <- function(dat
    r r-caret 2017-11-11
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