r-caret

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に使用することができないこれは私が取得していますコードとエラーメッセージです。私はまた、これをPC上の仕事で使用しても何の問題もありませんでした。 > sessionInfo() R version 3.3.3 (2017-03-06) Platform: x86_64-apple-darwin13.4.0 (64-bit) Running under: OS X Yosemite 10.1

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C5.0メソッドを使用しているキャレット、最終的なツリーをプロットする方法

列車パッケージメソッド= C5.0を使用しています。最終的なモデルがツリーとしてプロットされています。結果ツリーが定義されています使用 plot(diabetes.c50$finalModel,trials=15) Error in plot(diabetes.c50$finalModel, trials = 15) : object 'diabetes.c50' not found

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model.frame.defaultのエラー（フォーム=クラス〜。、データ=リスト（結果= c（1L、：オブジェクトはRのキャレットクラスを使用するとき行列ではありません）

キャレットの分類モデルを利用しようとしています。しかし、 Error in model.frame.default(form = class ~ ., data = list(outcome = c(1L, : object is not a matrix > class(mydata) [1] "matrix" ：私はこれをしようとした場合、私は（LDAフィットコード部分の後

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適切なものがローカルにインストールされていると間違ったライブラリを使用することによるキャレットインストールエラー

古い互換性のないライブラリの使用を主張しているので、キャレット（caret_6.0-77.tar.gz）のインストールに問題があります。 "rlang"（0.1.1）。ローカルにインストールされている適切なバージョンのrlangを持っています（0.1.2）。しかし、そのバージョンは使用されません。 loadNamespace（I、C（lib.loc、.libPaths（））、VERSIONCHEC

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RでBoxCoxTrans関数を使用するには？

歪みの問題を解決するために、RでBoxCoxTransの機能を使用します。しかし、私はデータフレームとして結果を得ることができないという問題があります。これは私のRコードです。 df<-read.csv("dataSetNA1.csv",header=TRUE) dd1<-apply(df[2:61],2,BoxCoxTrans) #Except independent variable t

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purrr :: invoke_map（）からコンソールに印刷

caretモデルをpurrr::invoke_map()を使用してRのリスト列フォーマット（this blog post参照）内から訓練しようとしています。 invoke_map()を呼び出すと、何らかの方法で進捗状況を監視できます。具体的には、行番号またはid列をinvoke_map()としてモデル/データの組み合わせを反復して印刷したいとします。トレーニング機能（下記のlinearRegMod

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モデルがShiny Appで訓練されている間にローディングサインを表示

私は、アクションボタンをクリックすると、モデルがキャレットパッケージを使用して訓練されたShiny Appを作成しています。このトレーニングには約4-5分の時間がかかりますので、モデルに訓練を受けた後に結果が表示されるアプリケーションにローディングサインまたはローディングGIFを表示したかったのです。さもなければ、ユーザーは何が起こっているのか、モデルが訓練されているかを知ることができません。あ

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キャレットパッケージを使用した複数モデルトレーニングでエラーが発生しました

Rでキャレットパッケージを使用しているときに非常に混乱する問題に直面しています。訓練するためにいくつかのコールの後、このエラーメッセージは、これまでの列車のモデルは、私が使用/呼び出し訓練れる示し始める： - UseMethod（「電車」）でエラー：「電車」の該当する方法を適用しませんこのエラーが表示されたら、他のモデルは訓練されていませんが、代わりに上記のエラーが表示されます。 Rを再起動し

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回帰モデルを構築し、そのモデルとモデルトレーニングテストから得られたデータとの適合を比較するにはどうすればよいですか？

私は、特定の遺伝子配列が特定の実験条件下でどのように蛍光になるかを予測するために、Rのキャレットパッケージを使用して、いくつかの異なる回帰モデルを構築してきました。データを2つのセットに分ける基本的な手順、すなわち「トレーニングテストセット」（80％）と「ホールドアウトセット」（20％）の2つに分割しました。モデルを構築し、後者を使用してそれらをテストし、R-二乗値およびRMSE値などのメトリッ

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Shiny Rのモデルトレーニングのプログレスバー

私は、actionButtonをクリックすると、キャレットパッケージを使ってモデルを訓練するShiny Appを作っています。このトレーニングには約4-5分の時間がかかりますので、モデルが訓練されるにつれて進行するプログレスバーを表示したかったのです。おかげ