r-caret

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    xgbTree使用非公式進行脫字符培訓失敗

    我試圖使用caret包中的train函數來適合xgbTree模型。 編輯：下面是一個示例數據集，使示例可重現。我也轉換所有變量數值的建議： df<-data.frame( x1=c(-231,5,-166,-158,170,-243,-184,25,-130,-209,453,-46,-13,-247,-74,-209,-130,-118,10,40), x2=c(2,48,6,7,24,2,5
    r r-caret xgboost 2017-03-21

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    插入符lda2參數值

    爲了讓我跑 getModelInfo("lda2")[[1]]$grid 的lda2參數的可能值，並得到 function(x, y, len = NULL, search = "grid") data.frame(dimen = 1:min(ncol(x), length(levels(y)) - 1)) 因此，只有一個參數：捫 在我的情況 ncol(x)=32 levels(y)=2
    r r-caret 2017-04-03

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    致命錯誤與插入符號和RStudio

    我想通過使用線性SVM模型與RBF內核模型測試我的數據來測試我的數據是否可線性分離，以查看兩個使用F分數之間哪個分數更好。 我使用了脫字符號包，並且我設置了兩個模型，fit.SVMKernel使用'rbf'方法，而fit.SVML使用'svmLinear'。 我可以運行我的腳本的整個長度直到線性模型，並執行沒有任何問題，但只要我運行內核模型，我得到一個致命的錯誤消息，並必須重新啓動會話，請參閱附圖
    classification rstudio svm r-caret 2017-04-03

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    軟件rpart複雜參數值

    rpart包參數可以通過getModelInfo getModelInfo("rpart")[[1]]$grid function(x, y, len = NULL, search = "grid"){ dat <- if(is.data.frame(x)) x else as.data.frame(x) dat$.outcome <- y
    r r-caret 2017-04-04

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    插入符號中的rfeControl函數是否會產生分層褶皺？

    我想按照插入符號包的rfe的方法對我的隨機福雷斯特模型進行特徵選擇。由於我的數據集只包含大約100個標記的樣本，而且它非常不平衡（這反映了真實生活的平衡），所以我需要/想要進行分層交叉驗證。但是，我沒有找到關於分層交叉驗證的rfeControl函數的任何文檔。 是否有人知道，如果我使用 ctrl <- rfeControl(functions = rfFuncs, method =
    r machine-learning r-caret 2017-04-04

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    無法使用Adaboost與R的脫字號包

    我正在使用R的脫字符包實現adaboost技術。但是我在執行時遇到錯誤。 > str(my_data) 'data.frame': 3885 obs. of 10 variables: $ Date : Factor w/ 12 levels "0","1","2","3",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ... $ JAPAN : int 0 1 0 0 0 0 1 1 0
    r machine-learning r-caret adaboost 2017-04-07

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    在R中，插入符號RFE函數選擇的尺寸大於允許的特徵

    我有一個簡單的代碼，它使用rfe在我的數據的不同時間段執行特徵選擇。我用下面的rfeControl和rfe函數調用： control <- rfeControl(functions=rfFuncs, method="cv", number=10) results <- rfe(feature_selection_data , feature_selection_target$va
    r r-caret feature-selection rfe 2017-04-11

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    在Macbook中隨機森林並行執行的小速度增益（使用R，插入符號）

    我使用軟件包插入符和遊俠來擬合隨機森林模型，並試圖加速使用並行進程。但速度增益非常小。我使用的是MacBook Pro（Retina，13英寸，2013年末），2.4 GHz Intel Core i5,8 GB 1600 MHz DDR3，macOS Sierra 10.12。一個可重現的例子： library(caret) library(mlbench) data("Sonar")
    r performance parallel-processing random-forest r-caret 2017-03-03

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    是否有可能從R中的混淆矩陣中檢索出假陽性和假陰性？

    我已經使用R生成了一個混淆矩陣，如下所示。 是否可以從該矩陣中檢索61的假負值並將其分配給R中的變量？ $ byClass似乎不適用於這種情況。 謝謝。 Confusion Matrix and Statistics Reference Prediction no yes no 9889 61 yes 6 44 Accura
    r r-caret confusion-matrix 2017-03-04

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    如何通過評估公式組件來檢索數據框列？

    我有一個公式： form <- outcome ~ var1 + var2 + (!is.na(var3) | var3 == "ANY") + (var1:var2) 假設公式有4個組成部分： VAR1 VAR2 （is.na（VAR3）| VAR3 ==「ANY！ 「） （var1：var2） 我想爲每個公式組件獲取一列。 在VAR1的情況下和VAR2它會很容易： dataset$var1
    r r-caret 2017-03-07
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