Tag: r-caret
caret ist ein R-Paket für Klassifikation und regression training. Es bietet eine standardisierte Schnittstelle, um mehrere R ‚ s machine-learning-Pakete, zusammen mit Werkzeugen für das training und Plotten.
Gibt es eine Möglichkeit zum einrichten einer multi-hidden-layer neuronale Netzwerk mit dem mlp-Methode in der caret-Paket?
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Den mlp Methode in package die Cursor ruft die mlp Funktion in RSNNS. In der RSNNS Paket, ich kann beliebig viele versteckte Schichten im neuronalen Netz, wie ich von der Einstellung der parameter "Größe", z.B. data(iris) #shuffle
confusionMatrix für einen Klassifizierer in R
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Ich bin mit dem confusionMatrix Funktion von der Cursor-Bibliothek in R für die Bewertung der Leistung von ein paar Methoden wie (elasticnet von glmnet Bibliothek, GAUSS-Prozessoren von kernlib, randomforest ) auf eine zwei-Klassen-Daten. Ich sehen kann, manchmal
Confusion-matrix für die random forest in R Caret
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Ich habe Daten mit binären JA/NEIN Klasse Antwort. Mit dem folgenden code für die Ausführung von HF-Modell. Ich habe problem bei der confusion-matrix Ergebnis. dataR <- read_excel("*:/*.xlsx") Train <- createDataPartition(dataR$Class, p=0.7, list=FALSE) training <- dataR[ Train, ]
r - caret-Paket-Fehler - createDataParition keine Beobachtung
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Ich bin immer folgende Fehlermeldung, wenn ich versuche zu laufen createDataPartition im caret-Zeichen. Error in createDataPartition(data1, p = 0.8, list = FALSE) : y must have at least 2 data points Lief ich die gleichen exakt gleiche
R package caret confusionMatrix mit fehlenden Kategorien
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Ich bin mit der Funktion confusionMatrix im R Paket caret berechnen einige Statistiken, die für einige Daten, die ich habe. Ich habe seit Inbetriebnahme meines Vorhersagen sowie meine tatsächlichen Werte in der table - Funktion, um die
Fehler bei der Verwendung von predict() auf eine randomForest Objekt trainiert mit caret-Zug() mit Formel
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R 3.2.0 mit caret-6.0-41 und randomForest 4.6-10 auf einem 64-bit-Linux-Maschine. Wenn man versucht, die predict() Methode auf eine randomForest Objekt ausgebildet train() Funktion aus der caret Paket mit Hilfe einer Formel, die Funktion gibt einen Fehler zurück.
Unterschied zwischen predict(Modell) und predict(Modell$finalModel) mit caret-Zeichen für die Einstufung in R
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Was ist der Unterschied zwischen predict(rf, newdata=testSet) und predict(rf$finalModel, newdata=testSet) trainiere ich das Modell mit preProcess=c("center", "scale") tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T) rf <- train(y~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale")) und ich erhalten 0 true
Erstellen Falten für k-fold CV in R mit Zirkumflex
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Ich versuche zu machen ein k-fold CV für mehrere Klassifikationsverfahren/hiperparameters mit den zur Verfügung stehenden Daten bei http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/undocumented/connectionist-bench/sonar/sonar.all-data. Dieses set besteht aus 208 Zeilen, die jeweils mit 60 Parametern. Ich lese es in eine Daten.Rahmen mit dem
Gewusst wie: abrufen von Gesamt-Genauigkeit-Wert von confusionMatrix in R?
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In R caret-Bibliothek, wenn ich eine Verwirrung matrix, wie dies weiter unten, wenn es eine Möglichkeit zum abrufen der Gesamt-Genauigkeit 0.992? Ich kann nicht diesen einzelnen Wert aus, da muss ich speichern Sie diesen Wert und verwenden
Unterschied zwischen varImp (caret-Zeichen) und Bedeutung (randomForest) für Random Forest
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Verstehe ich nicht, was ist der Unterschied zwischen varImp Funktion (caret- Paket) und importance Funktion (randomForest- Paket) für ein Random Forest Modell: Ich berechnete eine einfache HF-classification-Modell und bei der Berechnung variable Bedeutung, ich fand, dass das
Probleme mit tuneGrid parameter in random forest
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Habe ich Umgang mit einigen extrem unausgewogen Daten und ich würde gerne verwenden Sie geschichtete Stichproben angelegt, um mehr symmetrische random forests Gerade jetzt, ich bin mit dem caret-Paket, hauptsächlich für die Optimierung des random forests. Also
Variable Bedeutung mit ranger
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Trainierte ich ein random forest mit caret + ranger. fit <- train( y ~ x1 + x2 ,data = total_set ,method = "ranger" ,trControl = trainControl(method="cv", number = 5, allowParallel = TRUE, verbose = TRUE) ,tuneGrid =
Fehler: nrow(x) == n ist nicht WAHR, wenn Sie mit dem Zug in Caret
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Habe ich ein Trainings-set, das aussieht wie Name Day Area X Y Month Night ATTACK Monday LA -122.41 37.78 8 0 VEHICLE Saturday CHICAGO -1.67 3.15 2 0 MOUSE Monday TAIPEI -12.5 3.1 9 1 Name ist
Erstellen der Daten-partition in R
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Mit caret - Paket bei der Erstellung der Daten-partition zu 75% training und 25% test verwenden wir: inTrain<- createDataPartition(y=spam$type,p=0.75, list=FALSE) Hinweis: dataset namens spam - und target-variable namens type Meine Frage ist, was ist der Zweck, einschließlich
ROCR Fehler: Format der Vorhersagen ist ungültig
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Nachdem meine Vorhersagen aus glmnet, ich bin versucht, "Vorhersage" - Funktion in "ROCR" - Paket zu bekommen, tpr, fpr, etc, aber diese Fehlermeldung erhalten: pred <- prediction(pred_glmnet_s5_3class, y) Error in prediction(pred_glmnet_s5_3class, y) : Format of predictions is
R - Fehler bei der Installation der caret-Paket
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> Error in loadNamespace(j <- i[[1L]], c(lib.loc, .libPaths()), > versionCheck = vI[[j]]) : namespace ‘pbkrtest’ 0.4-2 is being > loaded, but >= 0.4.4 is required > Error: package or namespace load > failed for ‘caret’ Caret-Zeichen war
Fehler beim ausführen von Cursor-Paket in R
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Ich bin versucht, ein Modell zu bauen, um vorherzusagen, ob ein Produkt verkauft bekommt, die auf einer ecommerce-website mit 1 oder 0 als Ausgabe. Meine Daten ist eine Handvoll von kategorischen Variablen, mit einer großen Menge von
Wie funktioniert createDataPartition Funktion aus caret-Paket aufteilen der Daten?
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Aus der Dokumentation: Für die bootstrap-Stichproben, zufallsstichproben verwendet. Für die anderen Daten aufteilen, die Stichprobenziehung erfolgt innerhalb der Stufen von y wenn y ist ein Faktor in einem Versuch, um die balance der Klasse Verteilungen innerhalb die
Fehler: das Paket "ggplot2" konnte nicht gefunden werden, beim laden der Cursor-Paket
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Wenn ich installieren caret-Zeichen mit. install.packages("caret", dependencies=c("Depends", "Suggests")) library(caret) ## Loading required package: lattice ## Loading required package: ggplot2 Fehler in LoadNamespace(i, c(lib.loc .libPaths()), versionCheck=vI[[i]]): es gibt kein Paket namens 'verdauen' Error: Paket "ggplot2" konnte nicht geladen
support-vector-machine-Zug caret Fehler kernlab Klasse Wahrscheinlichkeitsrechnung versagt; Rückkehr NAs
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habe ich einige Daten und Y-variable ist ein Faktor - Gut oder Schlecht. Ich bin Aufbau einer Support-vector-machine mit 'Zug' - Methode vom 'caret' - Paket. Mit 'Zug' - Funktion konnte ich abschließen Werte von verschiedenen tuning-Parameter
R caret-Paket (rpart): constructing a classification tree
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Ich bin kämpfen, für mehrere Tage zum durchführen einer Klassifizierung Baum mithilfe des caret-Paket. Das problem sind meine Faktor-Variablen. Ich Erzeuge den Baum, aber wenn ich versuche, das beste Modell, um Vorhersagen zu treffen, auf die Probe,
Abhängigkeitsproblem bei der Installation caret-Paket in R
7 Antworten
Ich versuche zu installieren R-Paket caret Gibt mir ERROR: dependencies ‘ggplot2’, ‘reshape2’, ‘BradleyTerry2’ are not available for package ‘caret’ Habe ich versucht zu installieren, jede einzeln, die wieder zeigt, installation geht, endet mit der Meldung, dass installation
Wie die Berechnung der ROC und AUC unter der ROC nach dem training mit caret-Zeichen in R?
1 Antworten
Habe ich verwendet caret Paket ist train - Funktion mit 10-fold cross validation. Ich habe auch mit Klasse Wahrscheinlichkeiten für die vorhergesagten Klassen durch Einstellung classProbs = TRUE im trControl wie folgt: myTrainingControl <- trainControl(method = "cv",
Anwendung k-fold Cross-Validation-Modell mithilfe des caret-Paket
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Lassen Sie mich beginnen, indem ich sagte, ich habe viele Beiträge gelesen über die Cross-Validierung, und es scheint, gibt es viel Verwirrung gibt. Mein Verständnis, es ist einfach so: Durchführen k-fold Cross-Validation, d.h. 10 Falten zu verstehen,
Zeit-Serien - Daten-splitting und Modell Bewertung
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Habe ich versucht die Maschine zu lernen, Vorhersage auf der Basis von Zeitreihen-Daten. In einer stackoverflow-Frage (createTimeSlices Funktion in der CARET-Paket in R) ist ein Beispiel für die Verwendung createTimeSlices cross-Validierung für das Modell Ausbildung und parameter-tuning:
Nutzung der Cursor-mit gbm-Methode für multiclass Klassifizierung
3 Antworten
Ich bin der Lösung des multiclass Klassifizierung problem und versuchen, zu verwenden Generalized Boosted Modelle (gbm-Paket in R). Das Problem, das ich konfrontiert: caret ist train Funktion mit method="gbm" scheint nicht zu funktionieren mit multiclass-Daten richtig. Ein
mit caret-Paket zu finden, die optimalen Parameter der GBM
2 Antworten
Ich bin mit dem R-GBM-Paket für die Förderung zu tun regression auf einige biologische Daten Abmessungen 10.000 X 932 und ich will wissen, was sind die besten Einstellungen für GBM-Paket, insbesondere (n -.Bäume, Schrumpfung, Interaktion.Tiefe und n.minobsinnode),
Variable Bedeutung mithilfe des caret-Paket (Fehler); RandomForest-Algorithmus
2 Antworten
Ich versuche zu erhalten, die variable, wie wichtig ein rf-Modell in keiner Weise. Dies ist der Ansatz, den ich bisher ausprobiert habe, aber Alternative Vorschläge sind sehr willkommen. Ich ausgebildet haben, ein Modell in R: require(caret) require(randomForest)
SVM mit Kreuzvalidierung in R mit Zirkumflex
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Mir wurde gesagt, verwenden Sie das caret-Zeichen-Paket verwenden, um Support-Vector-Machine regression mit 10 fold cross-validation auf einen Datensatz habe ich. Ich bin Plotten meine Antwort variable gegen 151 Variablen. Ich habe die folgenden:- > ctrl <- trainControl(method
Warnung Meldung: "fehlende Werte in den neu berechneten Kennzahlen" in der caret-Zug() mit rpart
2 Antworten
Ich bin mit dem caret-Paket zum trainieren des Modells mit "rpart" - Paket; tr = train(y ~ ., data = trainingDATA, method = "rpart") Daten keine fehlenden Werte oder NA ' s, aber beim ausführen des Befehls
Wie Vorverarbeitung von Funktionen, wenn einige von Ihnen sind Faktoren?
2 Antworten
Meine Frage ist in Bezug auf diese eine in Bezug auf kategoriale Daten (Faktoren in der R-Ausdrücke) bei der Verwendung der Cursor-Paket. Ich verstehe aus dem verlinkten post, dass, wenn Sie die "Formel-interface", einige Funktionen können Faktoren
ROC-Kurve von Trainingsdaten in caret
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Mit dem R-package caret-Zeichen, wie kann ich erstellen Sie eine ROC-Kurve basiert auf der cross-validation Ergebnisse der train () - Funktion? Sagen, ich Tue das folgende: data(Sonar) ctrl <- trainControl(method="cv", summaryFunction=twoClassSummary, classProbs=T) rfFit <- train(Class ~ .,
Verwenden des Caret-Pakets, aber Fehler in der Bibliothek (e1071)
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Hier sind meine codes, ziemlich standard, aber ich bekomme die error msg: library(caret) set.seed(32343) modelFit = train(type~.,data=training, method='glm') error msg: Error in library(e1071) : there is no package called ‘e1071’ Irgendeine Idee? Danke! InformationsquelleAutor der Frage PMa
caret train () sagt das sehr unterschiedlich vorher. vorhergesagt.glm ()
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Ich versuche zur Schätzung einer logistischen regression unter Verwendung der 10-fold-cross-validation. #import libraries library(car); library(caret); library(e1071); library(verification) #data import and preparation data(Chile) chile <- na.omit(Chile) #remove "na's" chile <- chile[chile$vote == "Y" | chile$vote == "N" ,
Fehler beim Versuch, Klassenwahrscheinlichkeiten in R - Caret vorherzusagen
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Habe ich ein Modell bauen mit caret-Zeichen. Wenn die Ausbildung abgeschlossen war, habe ich die folgende Warnung: Warnmeldung: In dem Zug.default(x, y, weights = w, ...) : Mindestens einer der Klassen-Ebenen sind nicht gültig R Variablen-Namen; Diese
Speichern und Laden eines Modells in R
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Beim arbeiten mit caretwie kann ich ein Modell nach dem training, und laden Sie es später (z.B. in einer anderen Sitzung), die für die Vorhersage? InformationsquelleAutor der Frage Amelio Vazquez-Reina | 2013-02-07
Wie erstellt man ein Baumdiagramm im Caret-Paket?
3 Antworten
Ich bin mit caret-Paket Modell die Daten mit rpart-Paket. library('caret') data(iris) formula <- as.formula(Species ~.) t <- train(formula,iris,method = "rpart",cp=0.002,maxdepth=8) plot(t) Als Ergebnis bekomme ich das Objekt 't', und ich versuche, dies zu planen-Objekt-Baum-Grundstück. Aber das Ergebnis
Vollständig reproduzierbare parallele Modelle mit Caret
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Wenn ich 2 random forests in caret, ich habe den genauen gleichen Ergebnisse, wenn ich einen random seed: library(caret) library(doParallel) set.seed(42) myControl <- trainControl(method='cv', index=createFolds(iris$Species)) set.seed(42) model1 <- train(Species~., iris, method='rf', trControl=myControl) set.seed(42) model2 <- train(Species~., iris,