r-caret

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私はこのデータセットを見ています：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Credit+Approval。私はctree建て： myFormula<-class~. # class is a factor of "+" or "-" ct <- ctree(myFormula, data = train) をそして今、私は混乱行列に関連付けられてい

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Rとランダムフォレスト：キャレットとpROCはどのように肯定的なクラスと否定的なクラスを扱うのですか？過去日で

、私は得るために、ランダムフォレスト、利用可能なさまざまなツールのRの実装のパフォーマンスを分析してきた： AUC 感度特異したがって、2つの異なる方法を使用しました： mrocとcoords pROCライブラリを使用して、異なるカットオフポイントでのモデルのパフォーマンスを取得します。モデルの最適なパフォーマンスを得るためにキャレットライブラリから confusionMatrix（AUC、精

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キャレット - 列車が正確なSDをnnetモデル出力に提供しない

"キャレット"パッケージの "train"機能を使用してニューラルネットワークモデルを訓練しようとしています。しかし、それは多くの警告を与え、精度SDを表示しません。正確なSDが見えるようにパラメータを設定する必要があるかどうかはわかりません。私はRには比較的新しいので、明白なものには欠けている場合は私をよろしくお願いします。ここでは私のコードです：以下 library("caret", li

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弾性ネット係数の取得方法は？

私は、データセットmodDatでエラスティックネットモデルをトレーニングするために、キャレットパッケージを使用しています。私はグリッド探索アプローチを反復検証と組み合わせて、弾性ネット関数が必要とするラムダとフラクショナルパラメータの最適値を選択します。私のコードは以下の通りです。 library(caret) library(elasticnet) grid <- expand.grid(

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キャレット：並列バックエンドで正しいコア数を選択する

glmnet実装を使用してUbuntuマシン上で8つのCPUコア& 32 GBのRAMを使用して弾性ネットモデルを相互検証することを試みています。私が順番にトレーニングするとき、私は1つのコアでCPU使用量を最大限にしていますが、平均でメモリの50％を使用しています。 IはdoMC(cores = xxx)を使用し、私は、のみ（％で）単一のコアを使用する場合、Yはモデルのメモリ使用量で、XXX =

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クロスバリデーション：行ごとにモデル値を抽出しますか？

私は練習にLeave-One-Outクロスバリデーションを使用しており、各バリデーションステップから個々のテスト統計を抽出できるかどうか疑問に思っていました。 LOOCVの私の理解が正しければ、それはこのようなものでなければなりません：私は予測は最終結果の各何のためにあるのかに興味が。出力はそれぞれRMSEとRsquaredのために私に0.1784474 0.9448437を与える attach

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Rの予測のための事前処理スケール - 予測と同じスケールが得られない

私は、Rの中のニューラルネットワークを、キャレットパッケージの列関数を使って訓練しています。私はここにいくつかの例のコードを使用しています：Time-series - data spliting and model evaluation。ネットワークトレーニングの出力は、それが[0,1]に再スケールされていますが、私は予測する機能を使用する場合、私の予測は、[0,1]にスケーリングされていないこ

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キャレットの `finalModel`から別のモデルを選ぶには？

caretでは、関数best,toleranceなどを使用しています。パフォーマンスペナルティが小さく（tutorial）、あまり複雑ではないモデルを選択できます。 toleranceを使用した後、私は、例えば、すべてのもののうち3番目のモデルをcaretで調整したいと思っています。 caret_result$finalModelを選ぶ方法と同様のモデルを抽出することは可能ですか？あるいは、そのモ