r-caret

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    如何应用套索与glmnet进行套索逻辑回归？

    我想重复的代码下面几行： x.mat <- as.matrix(train.df[,predictors]) y.class <- train.df$Response cv.lasso.fit <- cv.glmnet(x = x.mat, y = y.class, family = "binomial", alpha = 1, nfolds = 10) ...与插
    r r-caret glmnet 2017-05-08

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    r符号包中的train（）函数中的rbind.fill错误

    类似的question已关闭，接受的解决方案是检查程序包符号是否已正确安装。按照解决方案中的指示，我检查了是否安装并正确加载了包装caret。我已经重新加载了该软件包，并在当前会话中可用。使用train(...)以下行是生产的错误： model <- train( price ~ ., diamonds, method = "lm", trControl = trainControl(
    r r-caret caret rbind 2017-07-03

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    软件rpart复杂参数值

    rpart包参数可以通过getModelInfo getModelInfo("rpart")[[1]]$grid function(x, y, len = NULL, search = "grid"){ dat <- if(is.data.frame(x)) x else as.data.frame(x) dat$.outcome <- y
    r r-caret 2017-04-04

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    插入符号中的rfeControl函数是否会产生分层褶皱？

    我想按照插入符号包的rfe的方法对我的随机福雷斯特模型进行特征选择。由于我的数据集只包含大约100个标记的样本，而且它非常不平衡（这反映了真实生活的平衡），所以我需要/想要进行分层交叉验证。但是，我没有找到关于分层交叉验证的rfeControl函数的任何文档。 是否有人知道，如果我使用 ctrl <- rfeControl(functions = rfFuncs, method =
    r machine-learning r-caret 2017-04-04

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    无法使用Adaboost与R的脱字号包

    我正在使用R的脱字符包实现adaboost技术。但是我在执行时遇到错误。 > str(my_data) 'data.frame': 3885 obs. of 10 variables: $ Date : Factor w/ 12 levels "0","1","2","3",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ... $ JAPAN : int 0 1 0 0 0 0 1 1 0
    r machine-learning r-caret adaboost 2017-04-07

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    插入符号的平均分类概率的AUC

    我想通过使用caret软件包进行交叉验证后，从我的二进制分类器获得曲线下面积（AUC）。 对于标准混淆矩阵，我使用caret::confusionMatrix中的average参数。 例子： controls = trainControl(method="repeatedcv" , number=5 , repeats=10 , selecti
    r r-caret auc 2017-05-28

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    在R中，插入符号RFE函数选择的尺寸大于允许的特征

    我有一个简单的代码，它使用rfe在我的数据的不同时间段执行特征选择。我用下面的rfeControl和rfe函数调用： control <- rfeControl(functions=rfFuncs, method="cv", number=10) results <- rfe(feature_selection_data , feature_selection_target$va
    r r-caret feature-selection rfe 2017-04-11

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    R featurePlot returns NULL

    我试图在我的数据上运行各种类型的featureplot（部分脱字符库）以便可视化/理解分布。但是，当我尝试运行许多命令时，结果为NULL。 > featurePlot(x=feat, y=lab, plot="density") NULL 其中，feat是我的特征（所有数字）的矩阵，并且是一个标签（数字）的二进制列。我已经能够成功使用“对”命令，但出于某种原因无法使用“椭圆”或“密度”。有其
    r visualization r-caret 2017-06-12

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    在SparkR中使用插入符号？

    也许有点类似于this question，似乎SparkR数据框与插入程序包不兼容。 当我尝试训练我的模型，我得到以下错误： Error in as.data.frame.default(data) : cannot coerce class "structure("SparkDataFrame", package = "SparkR")" to a data.frame 有没有解决
    r r-caret sparkr 2017-04-24

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    如何将参数传递给插入摘要函数

    如何将参数传递给插入摘要函数？ 例如，插入符号的twoClassSummary功能具有以下特征： twoClassSummary（数据，LEV = NULL，模型= NULL） 参数列弗specificies的因子水平我感兴趣的 现在我想告诉脱口说，我对因素级别“错误”的摘要感兴趣。类似于 trainControl(summary=twoClassSummary(lev="false")) 不
    r r-caret 2017-06-17
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