r-caret

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    如何在插入符中使用stats :: nls非線性最小二乘迴歸？

    我正在比較一堆我學習的數據集上的機器學習模型。在生產中目前的模式是以下形式的公式： y ~ a + b * x1^c * x2^d * x3^e, 因爲我想用目前的情況爲基準來評估改善我和其他型號的東西，我已經實現了它R使用： powerModel <- nls(y ~ a + b * x1^c * x2^d * x3^e, data = df, start
    r-caret nls 2017-08-08

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    如何在R中使用機器學習和Caret包在新的數據集上測試調整後的SVM模型？

    夥計們！ 我是機器學習方法的新手，對此有疑問。我嘗試使用Caret包中的R啓動此方法並使用我的數據集。 我有一個關於我感興趣的基因的突變信息的訓練數據集（Dataset1），比如說基因A。 在dataSet1的，我有一個關於基因A在MUT或不-MUT形式的突變的信息。我使用數據集1與SVM模型來預測輸出（我選擇SVM，因爲它比LVQ或GBM更準確）。 因此，在我的第一步中，我將數據集分成了訓練組和
    r machine-learning svm r-caret training-data 2017-08-24

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    R插入遺傳算法控制最終特徵的數量

    有沒有辦法控制插入符號中GA算法選擇的特徵的數量？我嘗試設置gafs_initial（）中提到的變量參數，我相信這個參數是由gafs（）繼承的，但我似乎沒有控制它的方法。 ctrl <- gafsControl(functions = caretGA, verbose = T, allowParallel = T, metric=c(internal='Rsquare
    r r-caret caret 2017-08-24

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    R caret整套CV長度不正確

    我試圖在R中使用包caretEnsemble來合成模型。這裏是一個最小可重現的示例。請讓我知道這是否應該有額外的信息。 library(caret) library(caretEnsemble) library(xgboost) library(plyr) # Load iris data and convert to binary classification problem da
    r cross-validation r-caret ensemble-learning 2017-08-29

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    插入符號保存最小尺寸模型

    插入符號如何保存最小尺寸模型。在這個例子中，gbmFit1包含gbmFit1$trainingData。保存gbmFit1保存所有這些變量。由於我的訓練數據很大，我想擺脫所有這些額外的變量，並希望以最小的尺寸保存模型。 library(mlbench) library(caret) data(Sonar) x <- Sonar[, colnames(Sonar)!="
    r r-caret 2017-08-29

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    XGB從數據幀中稀疏矩陣

    讀取XGB vignette。 我們正在使用火車數據。如上所述，數據和標籤 都存儲在列表中。 在稀疏矩陣中，包含0的單元格不存儲在內存中。 因此，在一個主要由0組成的數據集中，內存大小會減小。它是非常平常的有這樣的數據組。 之後，小插圖告訴你如何使用密集矩陣。 我有一個從文本數據派生的數據框，因此非常稀疏，因爲大多數值都是零。我一直在將數據幀傳遞給XGB，並且需要很長時間才能運行，但也許是預期的。
    r r-caret xgboost 2017-09-05

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    R - 隨機森林 - 在測試數據上應用混淆矩陣的錯誤

    我試圖在R中實現一個簡單的隨機森林算法，以瞭解R和隨機森林如何工作，並測試測試集中的準確性。 我的樣本數據（561個總行的五行）是： bulbasaur[1:5,] Appt_date count no_of_reps PerReCount 1 2016-01-01 2 1 2.000000 2 2016-01-04 174 58 3.000000 3 2016-01-0
    r random-forest r-caret confusion-matrix 2017-09-10

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    爲什麼caret :: predict（）僅使用XGBtree進行並行處理？

    我明白爲什麼並行處理只能在XGB訓練中使用，並且不能用於其他模型。然而，令人驚訝的是我注意到用xgb預測也使用了並行處理。 我注意到這個意外的時候我拆我的大10M +數據幀成塊預測使用的foreach %dopar%。這導致了一些錯誤，所以試圖解決它們我切換到順序循環與%do%但在終端注意到所有處理器在哪裏使用。 經過一些試驗和錯誤，我發現caret::train()似乎使用並行處理，其中模型只有
    r r-caret 2017-09-11

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    如何格式化使用rpy2的Python腳本以構建帶有R-caret功能的模型？

    我有下述R腳本設置，其被設計使用插入符包建立從數據幀的模型： library(caret) library(broom) data<- data.table("mydata.csv") splitprob <- 0.8 traintestindex <- createDataPartition(data$fluorescence, p=splitprob, list=F) test
    python-2.7 pandas r-caret rpy2 2017-09-11

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    插入符包安裝失敗

    我收到此錯誤嘗試安裝包插入符號： ERROR: compilation failed for package ‘ddalpha’ * removing ‘/home/rspark/R/x86_64-redhat-linux-gnu-library/3.3/ddalpha’ Warning in install.packages : installation of package ‘d
    r r-caret caret 2017-09-12
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