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올가미 로지스틱 회귀를 캐럿과 glmnet에 적용하는 방법은 무엇입니까?

나는 다음 코드 줄을 반복하는 것을 시도하고있다 : 캐럿 패키지와 함께 ... 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",

r r-caret glmnet 2017-05-08

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불균형 한 데이터에 적합한 올가미 로지스틱 회귀?

로쏘 - 정규화 된 로지스틱 회귀에 의한 UCI 기계 학습 저장소의 Secom 데이터 세트를 분석 중이지만 그 결과는 좋지 않습니다. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/SECOM 특성 : 590 개 수치 속성 106 양성 샘플 (제조 실패) 목적은 정확한 양의 클래스를 예측하는 것이다와 1,546 데이터 샘플, 기능 선

r-caret glmnet lasso 2017-05-09

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knnImpute preProcess가 다른 데이터를 변경하는 이유는 무엇입니까? 이 오류

에있는 것은 여기에 일부 데이터의 : > head(p.full)[,1:3] id timestamp full_sq 1 30474 16617 39.00 2 30475 16617 79.20 3 30476 16617 40.50 4 30477 16617 62.80 5 30478 16617 40.00 6 30479 16617 48.43

r missing-data r-caret knn 2017-05-10

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캐럿의 이항식 피팅

나는 OutcomeA에 대한 카운트의 형태로 투표 데이터를 가지고 있고 OutcomeB에 대한 카운트 (두 개의 결과 만 있음)가 있습니다. 여기에 제안 I 모델의 GLM 이항 가족의 배합을 사용하고 있습니다 : GLM을 Y 변수의 존재와 R (https://stats.stackexchange.com/questions/89734/glm-for-proport

r glm r-caret 2017-05-17

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중복 R 함수를 변경하고 변경하십시오.

R에서 함수를 복제하고 복제 된 함수에서 매개 변수의 기본값을 변경할 수 있습니까? 예를 들어, myFunc <- function(param1 = 1) { return(1+param1) } # Duplicate function and alter param1 myFunc2 <- some way to duplicate myFunc and alt

r r-caret 2017-05-19

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XGBoost 및 Random Forest가 학습 데이터 중심에있을 때 테스트 세트에 대한 지속적인 예측을 유도합니다.

저는 오믹 데이터 분석을 수행하고 있으며 훈련 및 테스트 세트 (80-20)로 나뉘어 진 269x600 데이터 세트가 있습니다. 예상 할 변수는 hippurate의 농도이며 4 가지 값 (0, 75, 150, 300)을 가지고 있지만 회귀 분석을하고 있습니다. 은 내가 최적의 하이퍼 파라미터를 선택 교차 검증을했다을 설정 중심의 교육에 caret 인프라를

r machine-learning random-forest r-caret xgboost 2017-05-21

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rpart 복잡성 매개 변수는

rpart 매개 변수 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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캐럿의 rfeControl 기능이 계층화 된 폴드를 생성합니까?

캐럿 패키지의 rfe 접근 방식에 따라 임의 포레스트 모델의 기능을 선택하고 싶습니다. 내 데이터 세트에는 약 100 개의 레이블이있는 샘플이 포함되어 있으며 (실제 생활의 균형을 반영하는) 불균형이 심하기 때문에 계층화 된 교차 유효성 검사가 필요합니다. 그러나 층화 된 교차 유효성 검사와 관련된 rfeControl 함수에 대한 문서를 찾지 못했습니다.

r machine-learning r-caret 2017-04-04

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R에서는 캐럿 패키지 RFE 함수가 허용되는 것보다 많은 기능을 선택합니다.

rfe을 사용하는 간단한 코드로 내 데이터의 다른 기간에 기능을 선택합니다. control <- rfeControl(functions=rfFuncs, method="cv", number=10) results <- rfe(feature_selection_data , feature_selection_target$value , si

r r-caret feature-selection rfe 2017-04-11

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SparkR에서 캐럿 사용?

아마도 this question과 다소 비슷하지만 SparkR 데이터 프레임이 캐럿 패키지와 호환되지 않는 것 같습니다. 내 모델을 학습하려고, 나는 다음과 같은 오류가 발생합니다 : Error in as.data.frame.default(data) : cannot coerce class "structure("SparkDataFrame", pack

r r-caret sparkr 2017-04-24

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