r-caret

1熱

1答えて

データフレーム内の応答変数のベクトルの各要素にGAM（スプライン付き）をフィットさせる関数をlapply内に作成しました。最終的に検証のためにデータを列車/テストセットに分割し、さまざまなリサンプリングテクニックを使用したいので、mgcvまたはgamパッケージを直接使用するのではなく、モデルに合わせてcaretを使用することを選択しました。私はこのコードを実行すると # Set resamplin

3熱

1答えて

confusioMatrixを使用している場合、「データは参照よりもレベルを上げることはできません」というエラーを解決するにはどうすればよいですか？

私はRプログラミングを使用しています。列車&の精度を予測するためのテストとしてデータを分割しました。 library("tree") credit<-read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/german_credit (2).csv") library("caret") set.seed(1000) intrain<-createDataPa

0熱

1答えて

グループ別に精度がkのカスタムキャレットメトリック

caret::trainで使用するカスタムメトリック関数を作成する適切な方法は、引数を含み、トレーニングデータのサブセットを要約できますか？クレジットスコアとローンデータがあり、さまざまなカテゴリーのローン（住宅ローン、自動車ローン、学生ローンなど）内のトップ貸出見通しを予測するモデルを訓練したいと考えています。当社のポートフォリオを多様化したいと考えており、それぞれのカテゴリーでいくつかの低リ

1熱

1答えて

テキスト分類と大きな疎行列での作業R

私はテキストのマルチクラス分類プロジェクトに取り組んでおり、文書/用語行列を構築し、R言語で訓練し、テストする必要があります。私はすでに、Rのベース行列クラスの限られた次元に収まらないデータセットを持っており、例えば100kツイートを分類できるように大きなスパース行列を構築する必要があります。私は、quantedaパッケージを使用しています。これは、辞書よりDocumentTermMatrixを

1熱

2答えて

scikit-learnのラベル付きkfoldクロスバリデーションと同等のR /キャレットがありますか？

私は自分のデータを増強しています。クロスバリデーション中に関連するデータが異なるフォールドに分割されていないことを確認したいと思います。私はscikit-learnにラベル付きk-foldアルゴリズムがあることがわかります。これは、データセットとともにラベルのリストを取り込み、2つの異なる折り目で同じラベルが見つからないことを保証します。 Rにこれと同等のものがありますか？私は私の回帰モデリング

1熱

1答えて

Rキャレットパッケージの時系列予測

caretパッケージを使用して将来の収益を予測しようとしています。 Time-series cross validation でモデルの検証方法を知っていますが、最新の予測値を取得する方法がわかりません。あなたはこの絵で見ることができるように、最後の値が常に「地平線」として使用されている私はトレーニングデータとして、この値を使用して、私はそれを検証することができないにもかかわらず、最後の予

2熱

2答えて

bstTree予測の混同行列、エラー： 'データには参照と重複するいくつかのレベルが含まれている必要があります。'

私はbstTreeメソッドを使用してモデルをトレーニングし、混乱マトリクスをプリントアウトしようとしています。 adverse_effectsは私のクラス属性です。 set.seed(1234) splitIndex <- createDataPartition(attended_num_new_bstTree$adverse_effects, p = .80, list = FALSE, ti

0熱

2答えて

は「何かが間違っている、すべての精度のメトリック値が不足している：」

は、私は教科書のうち、次のコードを取った、「Machine Learning With Rを」ブレット・ランツによって、しかし、教科書からコンソールに同じ正確にコピーした > library(caret) Loading required package: lattice Loading required package: ggplot2 > library(kernlab) Attac

5熱

1答えて

キャレット内のどのモデルがXに疎行列を使用できますか？

caret::trainの中にxというスパース行列を使用したいと考えていますが、その多くがデータフレームを期待しているようです。私はXGboostとcaretの疎行列を使用することができましたが、nnetとELMの両方にデータフレームが必要なようです。コードで気付いたように、キャレットはnnetとELMモデルのデータフレームにxを変換しようとします。スパース行列をサポートするモデルのリストはあり

0熱

1答えて

キャレットを使用してカスタムアルゴリズムを調整するエラー

私のカスタムアルゴリズムの2つのパラメータをキャレットで調整したいと思います。 Unパラメータ（ラムダ）は数値で、他のパラメータ（前）は文字です。このパラメータは、「既知」または「未知」という2つの値を取ることができます。私はラムダパラメータだけでアルゴリズムをチューニングしました。いいんだよ。私は、文字パラメータを追加する場合でも、（前に）私は次のエラーを与える： 1: In eval(expr