Statystyki i duże zbiory danych caret

3

R: Losowy las wyrzucający NaN / Inf w błędzie „wywołanie funkcji zagranicznej” pomimo braku NaN w zbiorze danych [zamknięte]

Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo losowy las w zbiorze danych. Zmienna Y jest czynnikiem. W moim zestawie danych nie ma …

29 r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase

3

R caret i NA

Bardzo wolę dbać o jego zdolność do dostrajania parametrów i jednolity interfejs, ale zauważyłem, że zawsze wymaga kompletnych zestawów danych (tj. Bez NA), nawet jeśli zastosowany model „nagi” pozwala NA. Jest to bardzo uciążliwe, ponieważ należy stosować pracochłonne metody imputacji, które w pierwszej kolejności nie są konieczne. Jak można uniknąć …

26 r missing-data data-imputation caret

2

W karecie, jaka jest prawdziwa różnica między cv a repeatcv?

Jest to podobne do metody ponownego próbkowania pytania Careta , chociaż tak naprawdę nigdy nie odpowiedziałem na tę część pytania w uzgodniony sposób. oferty funkcji pociągu Careta cvi repeatedcv. Jaka jest różnica w powiedzeniu: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 ) vs MyTrainControl=trainControl( method = "repeatedcv", number=5, repeats=5 ) Rozumiem, …

26 r machine-learning caret

5

Przekroczenie: Brak srebrnej kuli?

Rozumiem, że nawet przy przestrzeganiu odpowiednich procedur walidacji krzyżowej i wyboru modelu, nadmierne dopasowanie nastąpi, jeśli ktoś będzie szukał wystarczająco modelu , chyba że nałoży ograniczenia na złożoność modelu, okres. Co więcej, często ludzie próbują nauczyć się kar za złożoność modelu na podstawie danych, które podważają ochronę, którą mogą zapewnić. …

21 machine-learning cross-validation goodness-of-fit scikit-learn caret

3

Układanie modeli w stos z karetką

Często carettrenuję kilka różnych modeli predykcyjnych przy użyciu w R. Wyszkolę je wszystkie na tych samych fałdach sprawdzania krzyżowego, używając caret::: createFolds, a następnie wybieram najlepszy model na podstawie błędu zweryfikowanego krzyżowo. Jednak mediana prognoz z kilku modeli często przewyższa najlepszy pojedynczy model w niezależnym zestawie testów. Zastanawiam się nad …

21 r caret ensemble

2

Metody ponownego próbkowania Careta

Korzystam z biblioteki caretw języku R do testowania różnych procedur modelowania. trainControlObiektu pozwala na określenie metody wielokrotnego pobierania próbek. Te sposoby są opisane w dokumentacji części 2.3 i obejmują: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcvi oob. Chociaż niektóre z nich można łatwo wywnioskować, nie wszystkie z tych metod są jasno …

20 r resampling caret

2

Czy funkcja Caret Train dla Glmnet sprawdza krzyżowo zarówno dla alfa, jak i lambda?

Czy caretpakiet R sprawdza poprawność krzyżową dla obu modeli alphai lambdadla glmnetmodelu? Uruchamianie tego kodu eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, .lambda = (1:10) * 0.1) Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE) netFit <- train(x =train_features, y = y_train, method = "glmnet", tuneGrid = eGrid, trControl = …

20 r machine-learning cross-validation caret glmnet

1

Caret i współczynniki (glmnet)

Interesuje mnie korzystanie z narzędzia do robienia wniosków na temat określonego zestawu danych. Czy można wykonać następujące czynności: wytwarzam współczynniki modelu glmnet, który trenowałem w toku. Chciałbym używać glmnet ze względu na nieodłączny wybór funkcji, ponieważ nie wierzę, że glm go ma? inne niż metryka ROC, czy istnieje inna metryka, …

19 caret glmnet

1

Caret - Wielokrotna walidacja krzyżowa K-zagnieżdżenia w porównaniu z zagnieżdżoną walidacją krzyżową K-krotną, powtórzona n-razy

Daszek pakiet jest genialna biblioteka R do budowy wielu modeli uczenia maszynowego i ma kilka funkcji dla budynku modelu i oceny. Do dostrajania parametrów i treningu modeli pakiet Caret oferuje „repeatcv” jako jedną z metod. Dobrą praktyką jest dostrajanie parametrów za pomocą zagnieżdżonej krzyżowej weryfikacji K-fold, która działa w następujący …

16 cross-validation caret

2

Walidacja krzyżowa PCA i k-krotnie w pakiecie karetki w R.

Właśnie obejrzałem ponownie wykład z kursu Machine Learning na Coursera. W części, w której profesor omawia PCA do wstępnego przetwarzania danych w nadzorowanych aplikacjach edukacyjnych, mówi, że PCA powinno być wykonywane tylko na danych szkoleniowych, a następnie mapowanie służy do transformacji zestawów walidacji krzyżowej i testów. Zobacz także PCA i …

16 r pca cross-validation caret

4

Dokładność maszyny zwiększającej gradient zmniejsza się wraz ze wzrostem liczby iteracji

Eksperymentuję z algorytmem maszyny do zwiększania gradientu za pośrednictwem caretpakietu w R. Korzystając z małego zestawu danych o przyjęciach na studia, uruchomiłem następujący kod: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine …

15 machine-learning caret boosting gbm hypothesis-testing t-test panel-data psychometrics intraclass-correlation generalized-linear-model categorical-data binomial model intercept causality cross-correlation distributions ranks p-value z-test sign-test time-series references terminology cross-correlation definition probability distributions beta-distribution inverse-gamma missing-data paired-comparisons paired-data clustered-standard-errors cluster-sample time-series arima logistic binary-data odds-ratio medicine hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney unsupervised-learning hierarchical-clustering neural-networks train clustering k-means regression ordinal-data change-scores machine-learning experiment-design roc precision-recall auc stata multilevel-analysis regression fitting nonlinear jmp r data-visualization gam gamm4 r lme4-nlme many-categories regression causality instrumental-variables endogeneity controlling-for-a-variable

3

Czy istnieje sposób na wyłączenie funkcji dostrajania parametrów (siatki) w CARET?

CARET automatycznie użyje wcześniej określonej siatki strojenia, aby zbudować różne modele przed wybraniem ostatecznego modelu, a następnie wytrenowaniem ostatecznego modelu na pełnych danych treningowych. Mogę dostarczyć własną siatkę tuningową z tylko jedną kombinacją parametrów. Jednak nawet w tym przypadku CARET „wybiera” najlepszy model spośród parametrów strojenia (nawet jeśli w tym …

15 r caret

2

Różne wyniki z randomForest za pomocą karetki i podstawowego pakietu randomForest

Jestem trochę zdezorientowany: w jaki sposób wyniki wyszkolonego Modelu za pomocą karetki mogą różnić się od modelu w oryginalnym opakowaniu? Czytałem, czy wstępne przetwarzanie jest potrzebne przed prognozowaniem przy użyciu FinalModel z RandomForest z pakietem Caret? ale nie używam tutaj żadnego przetwarzania wstępnego. Trenowałem różne Losowe Lasy, używając pakietu Caret …

14 r machine-learning random-forest caret train

1

Caret glmnet vs cv.glmnet

Wydaje się, że istnieje wiele zamieszania w porównaniu używania glmnetwewnątrz w caretcelu znalezienia optymalnej lambdy i korzystania cv.glmnetz tego samego zadania. Zadano wiele pytań, np .: Model klasyfikacji train.glmnet vs. cv.glmnet? Jaki jest właściwy sposób używania glmnet z karetką? Cross-validation `glmnet` za pomocą` caret` ale nie udzielono odpowiedzi, co może …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

2

Czy za pomocą pakietu Caret można uzyskać macierze pomyłek dla określonych wartości progowych?

Otrzymałem model regresji logistycznej (via train) dla odpowiedzi binarnej i uzyskałem macierz dezorientacji logistycznej przez confusionMatrixin caret. Daje mi to macierz dezorientacji modelu logistycznego, choć nie jestem pewien, jakiego progu używa się do jej uzyskania. Jak uzyskać macierz nieporozumień dla określonych wartości progowych za pomocą confusionMatrixin caret?

13 r classification roc caret confusion-matrix

Pytania otagowane jako caret