r-caret

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私はglmだけを使って訓練すると、すべてが機能し、疲れた記憶に近づくことさえできません。しかし、train(..., method='glm')を実行すると、メモリが不足します。これは、trainが相互検証の繰り返しごとに（またはtrControlプロシージャが何であれ）大量のデータを格納しているためですか？私はtrainControlを見ていますが、私はこれを防ぐ方法を見つけることができません

5熱

2答えて

キャレット::列車：モデル生成パラメータを指定

モデル生成のためにRのcaretライブラリを使用しています。 earth（別名MARS）モデルを生成したいので、このモデル生成にdegreeパラメータを指定します。 documentation（11ページ）によれば、earthメソッドはこのパラメータをサポートしています。パラメータを指定するときに、私は、次のエラーメッセージが表示されます：degreeパラメータを指定するときは、どのように私は

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キャレットモデルから折り畳まれていない予測を収集する

キャレットモデルの折り畳まれていない予測を使用して、元の予測変数の一部を含む第2段階のモデルを訓練したいと考えています。次のように私は外の倍の予測を集めることができます素晴らしいです #Load Data set.seed(1) library(caret) library(mlbench) data(BostonHousing) #Build Model (see ?train)

3熱

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因子（）とNAsのRキャレット/ rfe変数の選択

私はNAsのデータセットを広範囲に振りかけました。さらに、列にはfactors()が必要です。 caretパッケージのrfe()機能を使用して、変数を選択しています。因子変数ではなく、NASに対してrfFuncs作品ながらこれは、lmFuncs NASとのデータのための作品ではなく、因子変数のを使用してrfe()でfunctions=引数を思わ。これに対処するための提案はありますか？私はm

13熱

3答えて

マルチクラス分類のためのgbmメソッドを使用したキャレットの使用

マルチクラス分類の問題を解決し、一般化ブーストモデル（Rのgbmパッケージ）を使用しようとしています。私が直面した問題：キャレットのtrainの機能がmethod="gbm"の場合、マルチクラスデータで正しく機能しないようです。簡単な例を以下に示します。 library(gbm) library(caret) data(iris) fitControl <- trainControl(met

4熱

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キャレットの 'train'関数に新しいメソッドを追加

私は、RSNSS（シュツットガルトニューラルネットワークシミュレータ）でモデルをトレーニングするためにキャレットを使いたいと思います。残念ながら、RSNSSはまだ電車内に実装されていないようです。新しいメソッドを追加するための列車機能のドキュメントがないようで、他の誰かがこれを試してみたのだろうかと思っていました。 rsnssオブジェクトは「電車」と「予測」メソッドの両方がすでに定義されているので