r-caret

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    Rキャレット：sbfとメソッド "ranger"を使用して "未定義列が選択されました"というエラーが発生する原因は何ですか？

    メソッド "rf"で非常に長いトレーニング時間のために、メソッドのレンジャーで機能の選択と分類を実行するために、Rでパッケージキャレットのsbf関数を試してみたいと思います。背景については Error in { : task 1 failed - "undefined columns selected" ：：私はSBFとモデルのトレーニングを実施する点に到達すると 、私はいつも、エラーメッセー
    r r-caret 2016-09-19

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    caret :: train関数内でbagImpute前処理を使用すると値の欠落が発生する

    caret::trainを使用してrepeatedcvプロシージャを使用してランダムフォレストモデルを訓練したいとします。私のデータには欠損値があるので、列車機能内でpreProcess="bagImpute"オプションを使用したいと思います。 bagImputerepeatedcv手順の各繰り返しで私のデータにしたいので、私は電車の外でpreProcess関数を使用したくないです。しかし、これを
    r machine-learning random-forest r-caret cross-validation 2016-09-21

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    R（Caret）の決定木をプロット

    私は​​メソッドでデータセットを訓練しました。たとえば：thath後 ctrl <- trainControl( method = "LGOCV", repeats = 3, savePred=TRUE, verboseIter = TRUE, preProcOptions = list(thresh = 0.
    r plot r-caret 2016-09-22

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    チューニングなしのキャレットのトレーニングモデルR

    トレーニングモデルcaretでは、ほとんどの場合、パラメータ調整を余儀なくされているようです。私はこれが一般的に良いアイデアだと知っていますが、トレーニングの際に明示的にモデルパラメータを記述したいのですが？ svm.nf <- train(y ~ ., data = nf, method = "svmRadial", C = 4, sigma =
    r data-mining r-caret 2016-09-23

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    私はキャレット列車機能でSVMを使用して私のデータを訓練します

    因子変数を持つが数値を持つモデルを構築しています。私は数値に変換しました。私はSVMラジアルカーネルを使ってモデルを構築しようとしたとき、わからない奇妙なメッセージを受け取りました。以下は私がしたことです。 Subset of data class ac_000 ad_000 ag_007 neg 2130706438 280 25896 neg 228 100 292936
    r machine-learning svm r-caret 2016-09-25

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    Rキャレットのモデルを訓練した後、誤分類/偽陽性/偽陰性を表示するにはどうすればよいですか？

    私はtreebagを使用して分類モデルを訓練された： tbmodel <- train(target ~ ., data = combine_train, method = "treebag") predictors <- names(trainSplit)[names(trainSplit) != 'target'] pred <- predict(tbmodel$finalModel,
    r-caret false-positive 2016-09-26

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    キャレットxgbLinearとxgbTree

    私はこの2つのGBMの派生物をCaretで使用しています。 私は同じデータセットでalgoを試しましたが、異なる精度で戻り、別の時間に実行します。 名前では、最初は線形関数をどこかで使用し、もう1つはツリーを使用すると考えることができます。 とにかく、TreeではなくLinearをどこで使うのか分かりません。 私はGBMアルゴリズムが予測子としてツリーを使用していることを知っています。最初のケース
    r r-caret xgboost gbm 2016-09-26

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    キャレット：列車でグループ化された回帰を実行する

    これは完全にばかげた質問ではありません。私は5馬の品種の特性を記述するデータセットdf, n = 2228, p = 19を持っています。最初にデータをtrainingとtestに分割することによって、という連続変数を、それぞれbreedの他の17個の予測変数（カテゴリと連続の混在さえも含む）の関数としてモデル化したいと思います。 library(tidyverse) library(caret
    r machine-learning regression r-caret 2016-09-28

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    顧客の成層後重み付きGBM分類モデルの作成

    定性調査データの作業に基づいて分類モデルを作成しようとしています。約10,000人の顧客が調査され、結果としてセグメンテーションモデルが構築され、その後、各顧客が8つの顧客セグメントのうちの1つに分類されました。現在の課題は、TOTAL顧客ベースをこれらのセグメントに分類することです。特定の顧客だけが回答したので、研究者は全体の人口統計を使用して層別後の重み（または頻度の重み）を適用しました。 私
    r classification logistic-regression r-caret gbm 2016-09-29
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