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插入符号:结合 createResample 和 groupKFold
我想做一个自定义采样caret 我的规格如下 我每天有 1 个观察 我的分组因素是月份 12 个值 因此 在第一步中 我创建了 12 个重新样本 其中 11 个月用于训练 11 30 点 1 个用于测试 30 点 这样我总共得到了 12 次
r
crossvalidation
rcaret
R 插入符 / rfe 变量选择 Factor() AND NA
我有一个数据集NAs慷慨地撒在各处 此外 它还有需要的列factors 我正在使用rfe 函数从caret包来选择变量 看来functions 论证中rfe using lmFuncs适用于具有 NA 的数据 但不适用于因子变量 而rfFu
r
rcaret
虚拟变量和预处理
我有一个包含一些虚拟变量的数据框 我想将其用作训练集glmnet 由于我正在使用glmnet我想使用以下功能来居中和缩放功能preProcess插入符号中的选项train功能 我不希望这种转换也应用于虚拟变量 有没有办法阻止这些变量的转换
r
rcaret
插入符训练方法抱怨有问题;所有 RMSE 指标值均缺失
在很多情况下 我在尝试安装时都会遇到此错误gbm or rpart模型 最后 我能够使用公开数据一致地重现它 我注意到使用 CV 或重复的 cv 时会发生此错误 当我不使用任何适合控件时 我不会收到此错误 有人可以解释一下为什么我总是犯错误
r
machinelearning
rcaret
rpart
GBM
出了问题;所有 ROC 指标值均缺失:
我正在使用插入符包在 R 中训练模型 ctrl lt trainControl method repeatedcv repeats 3 summaryFunction twoClassSummary logitBoostFit lt tra
r
rcaret
caret::train:指定模型生成参数
我正在使用caretR 中用于模型生成的库 我想生成一个earth 又名 MARS 模型 我想指定degree该模型生成的参数 根据文档 第 11 页 earth方法支持此参数 指定参数时出现以下错误消息 gt library caret
r
rcaret
使用 caret 包应用 k 折交叉验证模型
首先我要说的是 我读过很多关于交叉验证的帖子 但似乎存在很多混乱 我的理解很简单 执行 k 倍交叉验证 即 10 倍 以了解 10 倍的平均误差 如果可以接受 则在完整的数据集上训练模型 我正在尝试使用构建决策树rpart在 R 中并利用c
r
crossvalidation
rcaret
rpart
使用替代性能指标评估 R 插入符模型
我正在使用 R 的插入符包进行一些网格搜索和模型评估 我有一个自定义评估指标 它是绝对误差的加权平均值 权重是在观察级别分配的 X lt c 1 1 2 0 1 feature 1 w lt c 1 2 2 1 1 weights Y lt
r
rcaret
evaluationfunction
R Caret 包中的逻辑回归调整参数网格?
我正在尝试使用 R 来拟合逻辑回归模型caret package 我做了以下事情 model lt train dec var data vars method glm family binomial trControl ctrl tune
r
LogisticRegression
rcaret
hyperparameters
使用带有插入符训练的神经网络并调整参数
因此 我读了一篇论文 该论文使用神经网络来建模数据集 该数据集与我当前使用的数据集类似 我有 160 个描述符变量 我想为 160 个案例建模 回归建模 我读过的论文使用了以下参数 对于每次分割 我们都为 10 个单独的训练测试折叠中的每一
r
neuralnetwork
crossvalidation
rcaret
使用插入符号和 data.table 创建数据分区
我在 R 中有一个 data table 我想将其与插入符包一起使用 set seed 42 trainingRows lt createDataPartition DT variable p 0 75 list FALSE head tr
r
dataTable
rcaret
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