r-caret

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    캐럿 라이브러리를 사용하여 분류 문제에 대해 xgboost의 하이퍼 매개 변수를 조정하려고합니다. 데이터 세트에 많은 요소가 있고 xgboost가 데이터를 숫자로 좋아하므로 더미 내가 캐럿 기차를 실행 얻을 때 기능 해싱을 사용하여 행,하지만, 난 내가 진행하는 방법에 다음과 같은 오류를 Error in as.data.frame.default(data) :

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    caret의 모델을 훈련하면 매개 변수 튜닝이 거의 필요합니다. 나는 이것이 일반적으로 좋은 생각이지만, 훈련 할 때 명시 적으로 모델 매개 변수를 명시하고 싶다면 어떻게해야할까요? svm.nf <- train(y ~ ., data = nf, method = "svmRadial", C = 4, sigma = 0.2

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    나는 인자 변수를 가지고 있지만 숫자 엔트리를 가진 모델을 만들고있다. 나는 숫자로 변환했다. 내가 SVM 방사형 커널로 ​​모델을 만들려고 시도했을 때, 나는 이해하지 못하는 이상한 메시지를 받았다. 아래는 내가 한 일이다. Subset of data class ac_000 ad_000 ag_007 neg 2130706438 280 25896

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    내 주요 질문은 이것이다 R에 캐럿 패키지를 사용하여 개발 : 어떻게 R의 caret 패키지를 사용하여 나이브 베이 즈 모델에 대한 조건부 확률을 검색합니까? 배경 : 나는 데이터 집합은 본질적 범주 예측과의 일련의 이진 결과 변수 (없는 실수 대 실수)와 건강 데이터 세트 인 R.에 caret 패키지를 사용하여 나이브 베이 즈 모델을 실행 한 하나 또는

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    저는 Caret에서 GBM의 두 가지 파생어를 사용하고 있습니다. 나는 동일한 데이터 세트에서 algo를 시도했지만 서로 다른 정확도를 반환하고 서로 다른 시간에 수행합니다. 이름으로, 나는 처음에는 Linear 함수를 어딘가에서 사용하고 다른 하나는 트리를 사용한다고 생각할 수 있습니다. 어쨌든, 트리가 아닌 선형을 사용하는 곳을 이해하지 못합니다. GB

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    caret 패키지를 사용하여 반복적 인 k- 배 교차 유효성 검사를 수행하고 싶습니다. 이것은 trainControl() 함수에서 지정할 수 있습니다. 제 질문은 trainControl(method="repeatedcv", number=k, repeats=n)을 사용하여 폴드를 만들었습니까? 이 k- 폴드는 createFolds()으로 생성 된 균형 잡힌

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    바라건대 이것은 완전히 바보 같은 질문이 아니기를 바랍니다. 나는 5 말의 품종의 특성을 설명하는 데이터 세트 df, n = 2228, p = 19을 가지고 있습니다. 연속 변수 price을 각 breed에 대한 다른 17 개의 예측 변수 (범주 형 및 연속 형을 혼합 한 것)의 함수로 모델링하고 싶습니다. 먼저 데이터를 training 및 test으로 분

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    질적 조사 데이터의 작업을 기반으로 분류 모델을 생성하려고합니다. 약 10,000 명의 고객을 조사하여 결과적으로 세분화 모델을 구축했으며 이후 각 고객을 8 개 고객 세그먼트 중 1 개로 분류했습니다. 문제는 이제 TOTAL 고객 기반을 해당 세그먼트로 분류하는 것입니다. 특정 고객 만 응답 한 결과 연구자는 전체 인구 통계를 사용하여 후기 층화 가중치

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    데이터 세트가 있고 모델을 빌드하고 싶습니다. caret 패키지를 사용하는 것이 좋습니다. 내 데이터는 실제로는 시계열이지만 문제는 시계열과 관련이 없으며 데이터 파티션으로 CreateTimeSlices으로 작업한다는 것입니다. 데이터에 특정 금액의 누락 값 NA가 있으며이 데이터를 caret 코드와 별도로 전송합니다. # a logical vector s

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    "캐럿"패키지에서 "train"기능을 사용하여 신경망 모델을 학습하려고합니다. 그러나 그것은 많은 경고를 주며 정확도 SD를 보여주지 않습니다. 정확도 SD를 볼 수 있도록 매개 변수를 설정해야하는지 잘 모르겠습니다. 저는 R에 비교적 익숙합니다. 분명히 뭔가 빠져 있다면 실례합니다. 49 : 평가에서 (EXPR, envir, enclos) : 모델 아래