Pytania oznaczone «caret»

Caret to pakiet języka R zawierający zestaw funkcji, które próbują usprawnić proces tworzenia modeli predykcyjnych.

29
R: Losowy las wyrzucający NaN / Inf w błędzie „wywołanie funkcji zagranicznej” pomimo braku NaN w zbiorze danych [zamknięte]

Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo...

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
26
R caret i NA

Bardzo wolę dbać o jego zdolność do dostrajania parametrów i jednolity interfejs, ale zauważyłem, że zawsze wymaga kompletnych zestawów danych (tj. Bez NA), nawet jeśli zastosowany model „nagi” pozwala NA. Jest to bardzo uciążliwe, ponieważ należy stosować pracochłonne metody imputacji, które w...

r missing-data data-imputation caret
21
Układanie modeli w stos z karetką

Często carettrenuję kilka różnych modeli predykcyjnych przy użyciu w R. Wyszkolę je wszystkie na tych samych fałdach sprawdzania krzyżowego, używając caret::: createFolds, a następnie wybieram najlepszy model na podstawie błędu zweryfikowanego krzyżowo. Jednak mediana prognoz z kilku modeli często...

r caret ensemble
20
Metody ponownego próbkowania Careta

Korzystam z biblioteki caretw języku R do testowania różnych procedur modelowania. trainControlObiektu pozwala na określenie metody wielokrotnego pobierania próbek. Te sposoby są opisane w dokumentacji części 2.3 i obejmują: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcvi oob. Chociaż niektóre z nich...

r resampling caret
19
Caret i współczynniki (glmnet)

Interesuje mnie korzystanie z narzędzia do robienia wniosków na temat określonego zestawu danych. Czy można wykonać następujące czynności: wytwarzam współczynniki modelu glmnet, który trenowałem w toku. Chciałbym używać glmnet ze względu na nieodłączny wybór funkcji, ponieważ nie wierzę, że glm...

caret glmnet
15
Dokładność maszyny zwiększającej gradient zmniejsza się wraz ze wzrostem liczby iteracji

Eksperymentuję z algorytmem maszyny do zwiększania gradientu za pośrednictwem caretpakietu w R. Korzystając z małego zestawu danych o przyjęciach na studia, uruchomiłem następujący kod: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-

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
14
Caret glmnet vs cv.glmnet

Wydaje się, że istnieje wiele zamieszania w porównaniu używania glmnetwewnątrz w caretcelu znalezienia optymalnej lambdy i korzystania cv.glmnetz tego samego zadania. Zadano wiele pytań, np .: Model klasyfikacji train.glmnet vs. cv.glmnet? Jaki jest właściwy sposób używania glmnet z...

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
13
Pakiet GBM vs. Caret korzystający z GBM

Stroiłem model przy użyciu caret, ale potem ponownie uruchomiłem model przy użyciu gbmpakietu. Rozumiem, że caretpakiet używa gbmi wynik powinien być taki sam. Jednak tylko szybki test przy użyciu data(iris)wykazuje rozbieżność w modelu około 5% przy użyciu RMSE i R ^ 2 jako metryki oceny. Chcę...

r caret gbm matrix linear-algebra logistic modeling logit ordered-logit r confidence-interval survival population weibull classification separation hypothesis-testing correlation statistical-significance p-value python r data-visualization r regression multiple-regression chi-squared multivariate-analysis distributions random-variable experiment-design distributions poisson-regression residuals excel time-series garch var survival modeling cox-model interaction r pca normality-assumption
12
Jak znaleźć przedział prognozy GBM

Pracuję z modelami GBM przy użyciu pakietu Caret i szukam metody rozwiązania przedziałów prognoz dla moich przewidywanych danych. Szukałem obszernie, ale wpadłem tylko na kilka pomysłów, aby znaleźć przedziały prognoz dla Losowego Lasu. Każdy kod pomocy / R byłby bardzo mile...

caret prediction-interval gbm
11
R / mgcv: Dlaczego produkty tensorowe te () i ti () wytwarzają różne powierzchnie?

mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2)...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa