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    使用脫字符號方法rpart進行錯誤培訓R

    我在嘗試使用脫字符包來訓練數據集時遇到錯誤。錯誤如下...​​。我也有warnings()它們都是相同的，因爲我使用以下代碼爲tuneGrid創建對象... grid <- expand.grid(cp = seq(0, 0.05, 0.005))。此代碼創建了一個data.frame，其中有11行對應於我所擁有的11條警告。這裏是警告... In eval(expr, envir, enclos
    r r-caret rpart 2016-10-27

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    無法將xgb.DMatrix傳遞給插入符號

    我正在嘗試使用插入符號庫調整xgboost的超參數，因爲在我的數據集中存在很多因素，而xgboost將數據視爲數值，所以我創建了一個虛擬使用功能散列行，但是當我運行插入符號的火車，我得到 #Using Feature hashing to convert all the factor variables to dummies objTrain_hashed = hashed.model.matr
    r r-caret xgboost 2016-10-31

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    如何將混淆矩陣發送給caret的confusionMatrix？

    我正在查看這個資料列表：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Credit+Approval。我建了一個ctree： myFormula<-class~. # class is a factor of "+" or "-" ct <- ctree(myFormula, data = train) 現在我想將數據放到插入符的混淆矩陣方法來獲取與混淆
    r r-caret confusion-matrix 2016-11-06

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    創建自定義褶皺插入符CV

    我使用的插入符包模型和交叉驗證 model <- caret::train(mpg ~ wt + drat + disp + qsec + as.factor(am), data = mtcars, method = "lm", trControl = ca
    r r-caret cross-validation 2016-11-08

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    如何從插入的`finalModel`中選擇不同的模型？

    在caret，使用功能best,tolerance等我可以選擇一個不太複雜的模型，但性能損失很小（tutorial）。 在使用tolerance之後，我現在知道我想要的是第三個模型，它們都是由caret調整的。是否有可能提取該模型類似於我可以選擇caret_result$finalModel？或者，我是否必須採用該模型的超參數並將它與模型重新進行匹配？
    r machine-learning r-caret 2016-11-08

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    如何將預處理應用於插入符號train（）僅適用於某些變量？

    我想在火車功能中使用插入符號的超便捷方式進行預處理，以便爲以後的預測提供相同的操作。但是，我想僅將預處理應用於數字列的某些。我怎樣才能指定這個？我可以以某種方式使用trainControl中的preProcOptions參數嗎？ 如果我使用普通的預處理對象我可以這樣做： preObj <- preProcess(training[,"SomeCol"], method=c("scale")) p
    r r-caret 2016-11-09

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    R符號包rfe錯誤 - 「參數不可理解爲邏輯」

    我正嘗試使用rfeControl和rfe進行簡單的使用svm的功能選擇任務。輸入文件很小，有20個特徵，414個樣本。輸入可以在這裏找到[https://www.dropbox.com/sh/hj91gd06dbbyi1o/AABTHPuP4kI85onSqBiGH_ISa?dl=0]。 忽略警告，我不明白下面的錯誤是，因爲我明白當衡量指標== RMSE和我時，最大化的價值，但是，具有指標==準確
    r r-caret feature-selection rfe 2016-11-10

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    如何在Caret上繪製一棵randomforest（遊俠）樹

    我生成了一個如下圖所示的隨機樹，我試圖繪製它，但出現錯誤，我在哪裏犯錯？我怎樣才能以正確的方式繪製它？ Actmodel <- train(Activity ~ Section + Author, data = CB1, method = "ranger",trControl = trainControl(method = "cv", number = 10, verboseIter = TRUE
    r random-forest r-caret 2016-11-11

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    這是分層k-CV與脫字符？

    我想知道如何只使用了R中插入符號包請參見下面的示例分層K-CV編程： library(mlbench) library(caret) data(Sonar) set.seed(998) inTraining <- createDataPartition(Sonar$Class, p = .75, list = FALSE) training <- Sonar[ inTraining,
    r machine-learning r-caret 2016-11-12

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    插入符號虛擬變量不包括目標

    如何在不破壞目標變量的情況下在插入符號中使用虛擬變量？ set.seed(5) data <- ISLR::OJ data<-na.omit(data) dummies <- dummyVars(Purchase ~ ., data = data) data2 <- predict(dummies, newdata = data) split_factor = 0.5 n_sampl
    r r-caret caret lda 2016-11-18
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