«caret» 태그된 질문

캐럿을 사용하여 데이터 세트에 대해 교차 유효성 검사 임의 포리스트를 실행하고 있습니다. Y 변수는 요인입니다. 내 데이터 세트에 NaN, Inf 또는 NA가 없습니다. 그러나 임의의 포리스트를 실행하면 Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use warnings() to see …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

나는 매개 변수 튜닝 기능과 균일 한 인터페이스에 대해 캐럿을 매우 선호하지만 적용된 "네이 키드"모델이 NA를 허용하더라도 항상 완전한 데이터 세트 (예 : NA가 없음)가 필요하다는 것을 관찰했습니다. 처음에는 필요하지 않은 힘든 대치 법을 적용해야한다는 점에서 매우 귀찮습니다. 어떻게 대치를 피하고 여전히 캐럿 이점을 사용할 수 있습니까?

26 r  missing-data  data-imputation  caret 

이것은 질문 캐럿 리샘플링 방법 과 유사 하지만, 실제로이 부분에 대해서는 합의 된 방식으로 답변 한 적이 없습니다. 캐럿의 열차 기능 제공 cv및 repeatedcv. 말하는 것과의 차이점은 무엇입니까? MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 ) vs MyTrainControl=trainControl( method = "repeatedcv", number=5, repeats=5 ) cv세트를 k- 폴드 (parameter number) 로 나누고 …

26 r  machine-learning  caret 

올바른 교차 검증 및 모델 선택 절차를 따를 때에도 모델 복잡성, 기간에 제한을 두지 않는 한 모델을 충분히 검색 하지 않으면 과적 합 이 발생 한다는 것을 이해 합니다. 더욱이 사람들은 종종 그들이 제공 할 수있는 보호를 약화시키는 데이터로부터 모델 복잡성에 대한 처벌을 배우려고 시도합니다. 내 질문은 : 위의 진술에 …

21 machine-learning  cross-validation  goodness-of-fit  scikit-learn  caret 

나는 종종 caretR을 사용하여 여러 가지 예측 모델을 훈련시키는 것을 자주 발견합니다. 나는를 사용 하여 동일한 교차 검증 폴드에서 모두 훈련 caret::: createFolds한 다음 교차 검증 오류를 기반으로 최고의 모델을 선택합니다. 그러나 여러 모델의 중앙값 예측은 종종 독립 테스트 세트에서 최상의 단일 모델을 능가합니다. 예를 들어 각 교차점에서 각 모델의 …

21 r  caret  ensemble 

caret다양한 모델링 절차를 테스트하기 위해 R 의 라이브러리 를 사용하고 있습니다 . trainControl목적 하나는 리샘플링 방법을 지정할 수있다. 방법이 설명되어 문서의 섹션 2.3을 포함한다 : boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcv와 oob. 이들 중 일부는 추론하기 쉽지만 이러한 방법 중 일부가 명확하게 정의되어 있지는 않습니다. 이러한 리샘플링 방법에 해당하는 절차는 …

20 r  resampling  caret 

R caret패키지 가 모델 alpha과 모델 모두 에 lambda대해 교차 검증 glmnet됩니까? 이 코드를 실행하면 eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, .lambda = (1:10) * 0.1) Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE) netFit <- train(x =train_features, y = y_train, method = "glmnet", tuneGrid = eGrid, trControl = …

20 r  machine-learning  cross-validation  caret  glmnet 

특정 데이터 세트에 대한 추론을 위해 캐럿을 사용하는 데 관심이 있습니다. 다음을 수행 할 수 있습니까? 캐럿에서 훈련 한 glmnet 모델의 계수를 생성합니다. glm에 있다고 생각하지 않는 고유 한 기능 선택으로 인해 glmnet을 사용하고 싶습니다. ROC 측정 항목 외에 모델의 적합도를 평가하는 데 사용할 수있는 다른 측정 항목이 있습니까? 조정 …

19 caret  glmnet 

캐럿 패키지는 여러 기계 학습 모델을 구축하기위한 뛰어난 R 라이브러리이며, 모델 구축 및 평가에 대한 몇 가지 기능이 있습니다. 매개 변수 튜닝 및 모델 학습을 위해 caret 패키지는 방법 중 하나로 'repeatedcv'를 제공합니다. 모범 사례로서 다음과 같이 작동하는 중첩 된 K- 폴드 교차 검증을 사용하여 매개 변수 튜닝을 수행 할 …

16 cross-validation  caret 

방금 Coursera의 기계 학습 과정에서 강의를 다시 보았습니다. 교수는지도 학습 응용 프로그램의 전처리 데이터에 대한 PCA에 대해 논의하는 섹션에서 PCA는 훈련 데이터에 대해서만 수행되어야하며 매핑은 교차 검증 및 테스트 세트를 변환하는 데 사용됩니다. PCA 및 열차 / 시험 분할 도 참조하십시오 . 그러나 caretR 패키지에서 train()함수에 전달한 학습 데이터 는 …

16 r  pca  cross-validation  caret 

caretR 의 패키지를 통해 그라디언트 부스팅 머신 알고리즘을 실험하고 있습니다 . 소규모 대학 입학 데이터 세트를 사용하여 다음 코드를 실행했습니다. library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

CARET은 사전 지정된 튜닝 그리드를 사용하여 최종 모델을 선택하기 전에 다양한 모델을 구축 한 다음 전체 모델에 대한 최종 모델을 학습합니다. 매개 변수 조합을 하나만 사용하여 자체 조정 그리드를 제공 할 수 있습니다. 그러나이 경우에도 CARET은 튜닝 매개 변수 중에서이 모델에 가장 적합한 모델을 "선택"하고 (이 경우에는 하나만 있음) 최종 …

15 r  caret 

약간 혼란 스러워요 : 캐럿을 통한 훈련 된 모델의 결과는 원래 패키지의 모델과 어떻게 다를 수 있습니까? 캐럿 패키지와 함께 RandomForest의 FinalModel을 사용하여 예측 전에 사전 처리가 필요한지 여부를 읽습니다 .그러나 나는 여기서 전처리를 사용하지 않습니다. 캐럿 패키지를 사용하고 다른 mtry 값을 조정하여 다른 임의의 포리스트를 학습했습니다. > cvCtrl = …

14 r  machine-learning  random-forest  caret  train 

glmnetwithin caret을 사용하여 최적의 람다를 검색 cv.glmnet하고 동일한 작업을 수행하는 것을 비교하는 데 많은 혼란이있는 것 같습니다 . 다음과 같은 많은 질문이 제기되었습니다. 분류 모델 train.glmnet 대 cv.glmnet? 캐럿과 함께 glmnet을 사용하는 올바른 방법은 무엇입니까? `caret`를 사용한 교차 유효성 검사`glmnet` 그러나 질문의 ​​재현 가능성으로 인한 답변이 없습니다. 첫 번째 질문에 …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

train이항 반응에 대한 로지스틱 회귀 모델 (via )을 얻었으며 confusionMatrixin에서 로지스틱 혼동 행렬을 얻었 습니다 caret. 물류 모델 혼동 행렬을 제공하지만 어떤 임계 값을 얻는 데 사용되는지 확실하지 않습니다. confusionMatrix에서를 사용하여 특정 임계 값에 대한 혼동 행렬을 얻으려면 어떻게해야 caret합니까?

13 r  classification  roc  caret  confusion-matrix