r-caret

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    キャレット付きランダムフォレスト：エラー：サイズのベクトルを割り当てることができません153.1 Gb

    私はKaggleのデータセットのランダムフォレストモデルを構築しようとしていました。私は常にマシンをキャレットパッケージで学習しています。欠損値のない46個の変数（約150 mbのサイズ）、40個以上の変数はカテゴリに分類され、結果は予測しようとしている応答であり、バイナリです。 dplyrでいくつかの前処理をした後、私はキャレットパッケージでモデルを構築する作業を始めましたが、 "train"関
    r memory-management random-forest r-caret 2016-08-17

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    キャレットパッケージのデフォルトのtrain（）出力にメトリックを追加する

    RMSEとRsquared以外のメトリックを、キャレットパッケージで作成した線形モデルの出力に追加したいとします。私が理解から、意志の出力以下のコードを繰り返し交差検定RMSEとRsquared： library(caret) lm_reg1 <- train(log1p(mpg) ~ log1p(hp) + log1p(disp), data = mtcars,
    r r-caret 2016-08-18

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    キャレットでrepeatedcvの階層化折り畳みを作成する方法は？

    キャレットでのCVのための成層折り目を作成する方法は、group1とgroup2のバランスをとるために、この library(caret) library(data.table) train_dat <- data.table(group = c(rep("group1",10), rep("group2",5)), x1 = rnorm(15), x2 = rnorm(15), label
    machine-learning r-caret cross-validation 2016-08-24

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    キャレットでのマルチクラス分類

    マルチクラス分類に使用できるアンサンブルモデルのキャレットパッケージでは、 ないキャレットの組み込みライブラリに：それは与えているhttp://topepo.github.io/caret/Ensemble_Model.htmlで述べた機能のいくつかを試しにも 。 Googleの多くの機能の関連パッケージの提案はありません。誰も、これら両方の質問で親切に私を助けてくれますか？
    r machine-learning r-caret 2016-08-25

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    mdrrデータセットキャレットパッケージ

    mdrrデータセットcaretパッケージは2つのオブジェクトのセットです。 data.frame（mdrrDescr）、通常因子（mdrrClass）である。私がmdrrClassのためにView()コマンドを実行しようとすると、ゼロエントリの要因が示されます。なぜそれはこのようなものですか？そのような要素を作り出す方法も？私はあなたがこれらのコマンドを実行するだけで、質問を理解する方が良いと思い
    r r-caret 2016-08-25

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    RのCaretパッケージは線形モデル（lm）とランダムなフォレストを混同します

    私は文章の数値感情値を予測したい言語データを回帰しています。私のデータは120x531です。私はデータが比較的疎であるように、いわゆるバッグオブワードアプローチを使用しています。 私は私のコードは、基本的にこれであるので、単純な線形回帰モデルを始めたい： ctrl = trainControl(method="cv", number=10) model.valence.lm = train(da
    r r-caret 2016-09-05

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    Rキャレット：rfe nnet "未定義カラムが選択されています"

    nnetモデルに再帰的機能選択を適用するときに問題が発生しました。caret::rfeのモデル。 {に エラー： - 「未定義の列が選択された」 を実際のタスクは、次の例よりも複雑ですが、私はこれがあると確信していたタスク1が失敗した私は、次のエラーメッセージが表示されます同様の問題： library(caret) rfe(x = iris[,1:3], y = iris[,4]/
    r r-caret nnet 2016-09-09

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    キャレットパッケージの予測関数は、前処理時に将来の情報を使用しますか？

    私の質問はかなりシンプルですが、私はキャレットパッケージのドキュメントを使用して明確な答えを見つけることができません。 列機能で前処理オプションのセンタとスケールを使用すると、予測中に新しいプリセットが新しいデータセットに適用されることが記載されています。 したがって、予測の機能を使用する場合： トレーニングセットの平均とスケールが新しいデータに適用されることを意味しますか？または、新しいデータセ
    r prediction r-caret forecasting training-data 2016-09-13

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    xgboostとキャレットを使った並列処理

    キャレットを使ってxgboostのモデルフィッティングプロセスを並列化したいと思っています。 xgboostのdocumentationで見たことから、nthreadパラメータは、モデルをフィッティングする際に使用するスレッドの数を制御し、並列にツリーを構築します。キャレットのtrain関数は、例えばk倍CVで反復ごとにプロセスを実行するという意味で並列化を実行します。それがそのパラメータを渡すよ
    r r-caret xgboost 2016-09-16

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    CARETのタイムスライス法を用いたモデル解釈

    単純なglmモデルを評価して経済データ系列を予測したいと仮定します。 以下のコードを検討： library(caret) library(ggplot2) data(economics) h <- 7 myTimeControl <- trainControl(method = "timeslice", initialWindow = 24*h,
    time-series glm r-caret forecasting 2016-09-19
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