r-caret

1熱

1答えて

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

0熱

1答えて

キャレットセーブ最小サイズモデル

キャレットでは最小サイズモデルを保存する方法。この例ではgbmFit1にはgbmFit1$trainingDataが含まれています。 gbmFit1を保存すると、そのような変数がすべて保存されます。トレーニングデータが大きいので、このような余分な変数をすべて取り除き、モデルを最小限のサイズで保存したいと考えています。のみpredict(gbmFit1$finalModel, x[1:10, ])を

0熱

1答えて

データフレームのXGBスパース行列

XGB vignetteを読む。列車のデータを使用しています。上で説明したように、データとラベルの両方がリストに格納されています。疎な行列では、0を含むセルはメモリに格納されません。したがって、主に0からなるデータセットでは、メモリサイズが縮小されます。それはは非常に通常このようなデータセットを持っています。その後、ビネットは、高密度マトリックスでの作業方法も教えてくれます。私はテキ

0熱

1答えて

caret :: trainの出力から学習曲線（バイアス/分散）を作成する方法

私はキャレットライブラリを初めて使用しています。列関数を使用して、データセットに対してクロスバリデーションを実行したい（rpartメソッドを使用して分類する）。私の目標は、トレーニングの呼び出しから返されたデータを使用して学習曲線を作成することです。学習曲線は、データセットのサイズをx軸にプロットします。トレーニングセットとクロスバリデーションセットに関する予測の誤差は、データセットサイズの関数と

0熱

1答えて

R - ランダムフォレスト - テストデータに混同行列を適用する際のエラー

RとRandom Forestの仕組みを知り、テストセットの精度をテストするために、単純なランダムフォレストアルゴリズムをRに実装しようとしています。私のサンプルデータ（561総行の5行）は次のとおりです。 bulbasaur[1:5,] Appt_date count no_of_reps PerReCount 1 2016-01-01 2 1 2.000000 2 201

0熱

1答えて

R-キャレット関数を使用してモデルを構築するためにrpy2を使用するPythonスクリプトをどのようにフォーマットするのですか？

I有しキャレットパッケージを使用してデータ・フレームからモデルを構築するように設計されている設定下記Rスクリプト：私はこのコードの機能を有することができるようにしたいは内で発現さ library(caret) library(broom) data<- data.table("mydata.csv") splitprob <- 0.8 traintestindex <- creat

2熱

2答えて

監督されていない実験のためにRにプロンプトを表示する方法はもうありませんか？

多くのPCで、キャレットサポートのほとんどのモデルをテストしています。残念なことに、キャレット "推奨"パッケージには、キャレットに使用できるモデルパッケージのほとんどが含まれていません。 Rの新しいバージョンが出るたびに、私は各PCの前に座って、それぞれのプロンプトが1ボタンを押してEnterを待つ必要があります。 RまたはRstudioに要求されたものだけをインストールするように設定するオプシ

0熱

3答えて

Rキャレット列入力値

キャレット列関数が無視する入力値のリストを作成します。これまでのところ、私はそれを行うことができ、それは動作しますが、それは列車機能を使って行わなければなりません。例： LabCa_R1_Fit <- train(LabCa ~ . -EV1 -kgpm -Fe ,...) -EV1 -kgpm -Feは値を削除する私です、しかし、私はの形でそれをしたい：I list <- c(-EV1,

2熱

1答えて

RカスタムグリッドキャレットパッケージR

私は、最新の観測値に重み付けをする重み付け係数を持つ線形モデルを持っています。ウェイトは、チューニンググリッドを使用して最適化したいチューニングパラメータを使用します。簡単な例は以下の通りです： require(data.table) require(caret) SMOOTHING_PARAMETER <- 0.2 dt <- data.table(y = rnorm(10),

0熱

1答えて

キャレットでstats :: nls非線形最小二乗回帰を使用するには？

私は、私が持っているデータセットでMachine Learningモデルの束を比較しています。生産の現在のモデルは、フォームの方程式である： y ~ a + b * x1^c * x2^d * x3^e, 私は他のモデルから取得したいの改善を評価するためのベンチマークとして、現在の状況を使用したいので、私はそれを実装しましたR使用：これは正常に動作します powerModel <- nls(y