r-caret

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    R- findCorrelation（）（尖封装）设置时精确=真

    按照findCorrelation() document我运行官方实施例的细节混淆如下所示： 代码： library(caret) R1 <- structure(c(1, 0.86, 0.56, 0.32, 0.85, 0.86, 1, 0.01, 0.74, 0.32, 0.56, 0.01, 1, 0.65, 0.91, 0.32, 0.74, 0.65, 1, 0.3
    r r-caret 2017-11-17

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    Parametertune与Caret的神经网络

    我似乎无法找到一个使用R中的Caret包进行分类问题的神经网络参数调整的示例。 看起来像method =“neuralnet”只支持回归问题。 有没有人有我的问题的解决方案？
    r neural-network classification r-caret grid-search 2017-10-17

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    安装R中

    插入符包 多久普遍采取R中安装插入符号包？我跑install.packages（“插入符号”，依赖= TRUE），和R已经运行现在安装近一个小时。这是正常的吗？
    r r-caret 2017-10-17

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    非法列名错误，但列名是合法的

    想知道为什么我得到这个错误。我只能重现它，如果我在我的数据框中的级别非法列名称，但为什么它在射频实施工作？ 考虑使用护林员，因为它似乎运行得更快。 library(caret) library(ranger) library(randomForest) df <- data.frame(class = c(rep(c('A','B'), 10)), var1 = runif(20, 0,1
    r r-caret ranger 2017-10-18

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    R中的随机森林混乱矩阵Caret

    我有二进制YES/NO Class响应的数据。使用以下代码来运行RF模型。我在获取混淆矩阵结果时遇到了问题。 dataR <- read_excel("*:/*.xlsx") Train <- createDataPartition(dataR$Class, p=0.7, list=FALSE) training <- dataR[ Train, ] testing <- dataR[ -T
    r random-forest r-caret confusion-matrix 2017-10-18

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    在插入符号中创建RMSLE度量标准

    有人可以帮我解决以下问题：我需要将我的xgboost训练模型与插入符号包一起更改为未知错误度量RMSLE。默认情况下，caret和xgboost训练和测量RMSE。 这里是行代码： 在插入符格式 custom_summary = function(data, lev = NULL, model = NULL){ out = rmsle(data[, "obs"], data[, "pred"])
    r-caret evaluation xgboost metric 2017-10-19

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    火车/测试设置在插入符R包中的ROC曲线R包

    我正在绘制使用由插入符R包创建的测试/火车集的模型的ROC曲线。我要么没有把正确的数据输入到绘图中，要么错过了创建我的测试/训练集的信息。任何见解？ *编辑与正确答案 library(caret) library(mlbench) set.seed(506) data(whas) inTrain <- createDataPartition(y = whas$bin.frail, p =
    r r-caret roc 2017-10-19

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    分类任务中的所有二元预测变量

    我正在使用R执行我的分析，我将执行四种算法。 1. RF 2. Log Reg 3. SVM 4. LDA 我有50个预测变量和1个目标变量。我所有的预测变量和目标变量都只有二进制数字0和1。 我有以下问题： Should I convert them all into factors? Converting them into factors, and applying RF alg
    r machine-learning statistics random-forest r-caret 2017-10-20

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    差异被插入符返回对基础

    我从基础R和尖等效模型模型对象： base_lm <- lm(mpg ~ cyl, data = mtcars) library(caret) caret_lm <- train( mpg ~ cyl, data = mtcars, method = "lm" ) 我想从插入符号与我的线性模型使用statisticalModelling包： statisti
    r r-caret 2017-10-20

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    用户自定义总结插入符号中的函数

    使用插入程序包时，我无法使用以下用户定义的汇总函数工作。它应该计算logloss，但我一直得到没有找到logloss。下面，重复的例子： data <- data.frame('target' = sample(c('Y','N'),100,replace = T), 'X1' = runif(100), 'X2' = runif(100)) log.loss2 <- function(dat
    r r-caret 2017-11-11
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