caret

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    から抽出フィーチャクラス/種類、私のようなモデルをトレーニングすることができます model <- train(Species~., data=iris, method='xgbTree') 私は、機能の名前を抽出することができますが、私は取得しようとすると、それらのクラスは、単に文字列であるため文字を返します。 model$coefnames ## "Sepal.Length" "Sepa

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    私は、例えば、次のコードを実行しています: v.ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", repeats = 1,number = 3, summaryFunction = twoClassSummary, classProbs = TRUE, allowParallel=T) xgb.gr

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    <span>test</span>を現在のキャレット位置に挿入するカスタムボタン付きのTinyMCEプラグインを作成しています。さらに、以前に挿入されたテキストにキャレットがある間にこのボタンを再度クリックすると、現在の<span>test</span>が削除され、新しいものが<span>test</span>に置き換えられます。 tinymce.PluginManager.add('test_p

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    現在、ランダムフォレストと一般化されたブーストモデルをベースモデルとして使用して、caretEnsembleパッケージを使用して積み重ねモデルを構築しようとしています。しかし、私はcaretEnsemble機能実行後、次のエラーを受信し続ける:問題のいくつかの研究を行った Error in check_caretList_model_types(list_of_models) : Not yet

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    私はタイタニックデータセットにneuralnetを適用していますで、ニューラルネットワークの予測結果にNAに対処する方法 library(caret) model_nnet <- train(as.factor(Survived) ~., method="nnet", train_df, linout=FALSE, trace =

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    キャレットのtwoClassSummary関数を使用して、最適なモデルのハイパーパラメータを決定し、特異性を最大限に使用しています。しかし、この関数はどのようにして特異性を最大化する確率閾値を決定しますか? 本質的に、各モデルのハイパーパラメータ/フォールドは、0と1の間のすべてのしきい値を評価し、最大の特異性を返しますか?下の例では、モデルがcp = 0.01492537にあることがわかります。

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    マルチカレットエディタとしての機能を備えたSublime TextやSynwriteなどの多くの専門テキストエディタがあります。テキストキャレットは実際にエディタ内の異なる行に挿入されるので、同じ種類のコードに対して複数の行を実際に編集することができます。コピーペーストの必要はもうありません。 だから、誰もがC#でこれを達成するために助けることができますか?

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    キャリーでサマリー関数をカスタマイズして、Brierスコアを計算しました。計算は正常に動作しますが、最低のBrierスコアを持つモデルとして最高のモデルを選択することができませんでした。 library(data.table) N <- 1000 X1 <- rnorm(N, 175, 7) X2 <- rnorm(N, 30, 8) X3 <- rnorm(N,0,1) X4

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    キャレットでGAアルゴリズムによって選択されたフィーチャの数を制御する方法はありますか?私はgafs()で継承されていると信じているgafs_initial()に記載されているvarsパラメータを設定しようとしましたが、これを制御する方法ではないようです。 ctrl <- gafsControl(functions = caretGA, verbose = T, allowPa

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    私にはTextFieldがあります。変更が加えられた後に私はチェックを行います。私はまた、入力された二重スペースを取り除きます。問題は、テキストをトリムされたものに置き換えた後に、Caret位置が更新されることです。私は計算を追加したので、Caretはユーザの最後の入力に位置づけられますが、余分なスペースでは正しく動作しません。私のコード:絵のユーザーで EventHandler<InputEve