Вопросы с тегом «caret»

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Я использую каретку, чтобы запустить перекрестный проверенный случайный лес по набору данных. Переменная...

Это похоже на методы повторной выборки вопроса Карета , хотя в действительности это никогда не отвечало на эту часть вопроса согласованным образом. Функция поезда Caret предлагает cvи repeatedcv. В чем разница, скажем, делать: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 ) против...

Я очень предпочитаю каретку из-за ее способности к настройке параметров и унифицированного интерфейса, но я заметил, что для этого всегда требуются полные наборы данных (то есть без NA), даже если применяемая «голая» модель допускает NA. Это очень утомительно, так как нужно применять трудоемкие...

Насколько я понимаю, даже при соблюдении процедур перекрестной проверки и выбора модели может произойти переоснащение , если поискать модель будет достаточно сложно , если только он не налагает ограничения на сложность модели, период. Более того, часто люди пытаются узнать штрафы за сложность...

Я часто нахожу себя обучающим несколько различных прогностических моделей с использованием caretR. Я тренирую их все по одним и тем же сгибам перекрестной проверки, используя caret::: createFolds, а затем выбираю лучшую модель, основанную на перекрестно проверенной ошибке. Тем не менее, медианный...

Является ли caretпакет R перекрестной проверки как для модели, так alphaи lambdaдля glmnetнее? Запуск этого кода, eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, .lambda = (1:10) * 0.1) Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE) netFit <- train(x...

Я использую библиотеку caretв R для тестирования различных процедур моделирования. trainControlОбъект позволяет указать метод повторной дискретизации. Эти методы описаны в документации разделе 2.3 , и включают в себя: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcvи oob. Хотя некоторые из них легко...

Я заинтересован в использовании каретки для того, чтобы делать выводы о конкретном наборе данных. Можно ли сделать следующее: получить коэффициенты модели glmnet, которую я обучил в карете. Я хотел бы использовать glmnet из-за выбора встроенных функций, так как я не верю, что у glm есть? кроме...

Я только что посмотрел лекцию из курса машинного обучения на Coursera. В разделе, где профессор обсуждает PCA для предварительной обработки данных в контролируемых учебных приложениях, он говорит, что PCA следует выполнять только на обучающих данных, а затем отображение используется для...

Пакет caret представляет собой великолепную библиотеку R для построения нескольких моделей машинного обучения и имеет несколько функций для построения и оценки моделей. Для настройки параметров и обучения модели пакет карет предлагает «repeatcv» в качестве одного из методов. Хорошей практикой...

CARET автоматически использует предварительно заданную сетку настройки для построения различных моделей перед выбором окончательной модели, а затем обучает окончательную модель полным данным обучения. Я могу предоставить свою собственную сетку настройки только с одной комбинацией параметров. Однако...

Я экспериментирую с алгоритмом машины повышения градиента через caretпакет в R. Используя небольшой набор данных для поступления в колледж, я запустил следующий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create...

Я немного растерялся: чем могут отличаться результаты обученной модели с помощью каретки от модели в оригинальной упаковке? Я прочитал , нужна ли предварительная обработка перед прогнозированием с использованием FinalModel из RandomForest с пакетом Caret? но я не использую никакой предварительной...

Кажется, существует большая путаница при сравнении использования glmnetвнутри caretдля поиска оптимальной лямбды и использования cv.glmnetдля выполнения той же задачи. Было задано много вопросов, например: Модель классификации train.glmnet против cv.glmnet? Как правильно использовать glmnet с...

Я получил модель логистической регрессии (через train) для бинарного ответа, и я получил логистическую матрицу спутанности через confusionMatrixв caret. Это дает мне путаницу в логистической модели, хотя я не уверен, какой порог используется для ее получения. Как получить матрицу путаницы для...

Я занимался настройкой модели caret, но затем перезапустил модель, используя gbmпакет. Насколько я понимаю, caretпакет использует gbmи вывод должен быть одинаковым. Тем не менее, только быстрый запуск теста data(iris)показывает несоответствие в модели около 5% с использованием RMSE и R ^ 2 в...

Я работаю с моделями GBM, используя пакет caret, и ищу способ решить интервалы прогнозирования для моих прогнозируемых данных. Я много искал, но выдвинул лишь несколько идей, чтобы найти интервалы прогнозирования для Случайного леса. Любая помощь / R код будет принята с...

Я использую пакет caret для обучения объекта randomForest с 10x10CV. library(caret) tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T) RFFit <- train(Defect ~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale")) После этого я тестирую...

У меня есть данные с несколькими тысячами функций, и я хочу сделать рекурсивный выбор функций (RFE), чтобы удалить неинформативные. Я делаю это с помощью карета и РСЕ. Однако я начал думать, если я хочу получить наилучшее соответствие регрессии (например, случайный лес), когда мне следует выполнить...

mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и...