r-caret

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caretのtrainControl関数内のRにSMOTEを使用しようとしています。次のように私は著者のexample次の操作を行います。 #first, create an imbalanced data set set.seed(2969) imbal_train <- twoClassSim(10000, intercept = -20, linearVars = 20) imbal_

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式（）

[Iは、同様のスレッドhereとin githubに見て、マックスと他の人によって提案された問題のどれも私の場合に関係しているように見えるん。] 数式インタフェースが失敗したことを報告し、非数式インタフェースは正常に動作します。私の問題は反対です。式インタフェースを備えた以下train()機能は完璧に動作します： glmTune <- train(class ~ ., data =

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ニューラルネットワークのチューニングサイズパラメータ

キャレットパッケージを使用してニューラルネットワークモデルに適合したいと思います。208の予測子がすべて重要であり、破棄することはできません。サイズパラメータに与えることができる最大値は4を超えていますが、重みが多すぎるというエラーが表示されます。 > ctrl<-trainControl(method = 'cv',number = 5) > my.grid <- expand.grid(.

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キャレットを使用した予測の行番号を取得する

私はRで自分のマシンを学習するために多くのキャレットを使用しています。しかし、私は次のような問題に直面：私は、新しいデータをスコアしたい場合は、私がキャレットでモデルを訓練は、私は、lm() との線形回帰を言う：predict(model, new_data) ときnew_data予測値に欠損値が含まれていますが、予測では予測が返されません。NA 可能ですかそれが不可能であるか、リターン予測

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キャレットで別のROC設定ポイントを選択する

キャレットトレイン関数でmetric = ROC（AUCを最大にすると思われる）を使用する代わりに、別のROC設定ポイントを選択することは可能ですか？例えば： random.forest.orig <- train(pass ~ x+y, data = meter.train, method = "rf", tuneGrid = tune.grid

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キャレットエラーが発生しました：nrow（x）== nはTRUEではありません

私はCaretを使用しているときにエラーError: nrow(x) == n is not TRUEを取得しています。 Error: nrow(x) == n is not TRUE

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Rキャレットパッケージのロジスティック回帰チューニングパラメータグリッド？

caret packageを使用して、ロジスティック回帰モデルをRに収めようとしています。私は次のことを行っています： model <- train(dec_var ~., data=vars, method="glm", family="binomial", trControl = ctrl, tuneGrid=expand.grid(C=c(0.001, 0.01, 0.1,

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キャレットを使用した段階的回帰R

私はRでleapsパッケージを使用して、前方および後方の機能の削除を実行しました。しかし、私は相互検証と予測操作を自動化したい。したがって、どのようにキャレットで前方/後方選択を使用できますか？あなたはそれをこのよう forward <- regsubsets(x ~ ., data, nvmax = 20, method = "forward")

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マニュアル概要Caretでの機能 - すべての予測=失敗の作成

Caretのマニュアルサマリー機能の仕組みを理解する上で、いくつか問題があります。私はすべての予測を「失敗」として最大化する簡単なコードを作成しました。しかし何らかの理由で、すべてのインスタンスが失敗と予測されるようではありません（トレーニングデータセット上）。コードについては、以下を参照してください：は、全ての予測を最大化機能を失敗： BS <- function (data, lev =

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"RSNNS"パッケージでCARETの列車機能を使用できません

これまでのところ、RandomForestでCARETパッケージを使用してトレーニングを行っていました。私は、CARETのtrainのクロスバリデーション機能を使用しており、すべてがうまくいきます。これは、ニューラルネットワークを使ってみたいと思って、RSNNSパッケージをアップロードするまでです。今、私が電車を使用しようとしているとき（私の古いrfアルゴリズムで）、次のエラーが出る。 Err