r-caret

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    插圖中的訓練模型未經調整R

    似乎在caret中訓練模型時，您幾乎被迫進入參數調整。我知道這通常是一個好主意，但如果我想在培訓時明確說明模型參數，該怎麼辦？ svm.nf <- train(y ~ ., data = nf, method = "svmRadial", C = 4, sigma = 0.25, tuneLength = 0) 有什麼不對;所有的RMSE量度值被
    r data-mining r-caret 2016-09-23

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    我不能訓練我的數據使用支持向量機訓練功能的支持向量機

    我正在建立一個有因子變量但數字條目的模型。我將它們轉換爲數字。當我嘗試用SVM徑向內核構建模型時，我收到了一些我不明白的奇怪消息。以下是我所做的。 Subset of data class ac_000 ad_000 ag_007 neg 2130706438 280 25896 neg 228 100 292936 pos 42328 856 51190 neg
    r machine-learning svm r-caret 2016-09-25

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    如何在R符號中訓練模型後顯示錯誤分類率/假陽性/假陰性？

    我訓練使用treebag分類模型： tbmodel <- train(target ~ ., data = combine_train, method = "treebag") predictors <- names(trainSplit)[names(trainSplit) != 'target'] pred <- predict(tbmodel$finalModel, testSplit
    r-caret false-positive 2016-09-26

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    插頁xgbLinear和xgbTree

    我在插入符號上使用GBM的這兩個派生詞。 我在同一個數據集上嘗試了兩種算法，它們返回不同的準確度並在不同的時間執行。通過名稱，我可以認爲第一個在某處使用線性函數，而另一個使用樹。 無論如何，我不明白它在哪裏使用線性而不是樹。 我知道GBM算法使用樹作爲預測器，可以說第一種情況下使用不同的結構像訓練？ 我在哪裏可以找到關於此主題的一些文檔？ 感謝
    r r-caret xgboost gbm 2016-09-26

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    在R中使用插入符號進行重複平衡k倍交叉驗證

    我想使用caret包執行重複的k次交叉驗證。這可以在trainControl()函數中指定。 我的問題是，使用trainControl(method="repeatedcv", number=k, repeats=n)平衡創建的褶皺？這些k折產生的方式與createFolds()產生的平折產生的方式相同嗎？ 爲了清楚起見，這裏是平衡和不平衡的k倍的例子： 的iris種故障： table(iris$
    r r-caret cross-validation 2016-09-27

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    插頁：用火車進行分組迴歸（）

    希望這不是一個完全愚蠢的問題。我有一個數據集df, n = 2228, p = 19，描述了5品種的馬的特徵。我想通過首先將數據拆分爲training和test，將連續變量price建模爲每個breed的其他17個預測變量（甚至是分類和連續混合）的函數。 library(tidyverse) library(caret) library(glmnet) # pre- processing r
    r machine-learning regression r-caret 2016-09-28

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    建立客戶後分層權重的GBM分類模型

    我試圖根據定性調查數據的工作產生分類模型。我們對大約10K名客戶進行了研究，並因此建立了細分模型，隨後將每個客戶分爲8個客戶羣中的1個。現在的挑戰是如何將TOTAL客戶羣分爲這些細分市場。由於只有某些客戶迴應，研究人員使用總體人口統計來應用分層後權重（或頻率權重）。 我的任務是現在使用我們的客戶數據作爲這個10K的解釋變量，以便爲整個基地建立一個分類模型。 爲了處理客戶的重量，我簡單地將每個客戶記
    r classification logistic-regression r-caret gbm 2016-09-29

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    préummaryin r caret package for imbalance data

    我有一個不平衡的數據，我想做分層交叉驗證，並使用精度調用auc作爲我的評估指標。 我在分包索引的r包caret中使用prSummary，並且在計算性能時遇到錯誤。 以下是可以複製的樣本。我發現計算p-r auc只有十個樣本，並且由於不平衡，只有一個類，因此它不能計算p-r auc。 （我發現，只有10個檢計算PR AUC的原因是因爲我修改prSummary迫使此功能打印出的數據） library(
    r r-caret 2016-09-30

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    加載插入符名稱空間調用隨機函數？

    在裝載命名空間caret包，我發現了以下情況： # 1. set.seed(1) print(rnorm(1)) # -0.6264538 # 2. Restart R session # 3. set.seed(1) loadNamespace('caret') print(rnorm(1)) # -0.3262334 # 4. Restart R session
    r r-caret 2016-10-13

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    如何檢索彈性淨係數？

    我正在使用插入符號包在我的數據集modDat上訓練彈性網模型。我採用網格搜索方法與重複交叉驗證配對，以選擇彈性網函數所需的λ和參數的最優值。我的代碼如下所示。 library(caret) library(elasticnet) grid <- expand.grid( lambda = seq(0.5, 0.7, by=0.1), fraction = seq(0,
    r r-caret 2016-10-17
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