Statistiken und Big Data caret

3

R: Zufällige Gesamtstruktur, die NaN / Inf im Fehler "fremder Funktionsaufruf" trotz fehlender NaNs im Datensatz auslöst [geschlossen]

Ich verwende Caret, um eine kreuzvalidierte zufällige Gesamtstruktur über ein Dataset auszuführen. Die Y-Variable ist ein Faktor. In meinem Datensatz befinden sich keine NaNs, Infs oder NAs. Allerdings bekomme ich, wenn ich den zufälligen Wald laufen lasse Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) …

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 und NAs

Ich bevorzuge Caret wegen seiner Parametertuning-Fähigkeit und seiner einheitlichen Benutzeroberfläche, aber ich habe festgestellt, dass immer vollständige Datensätze (dh ohne NAs) erforderlich sind, auch wenn das angewendete "nackte" Modell NAs zulässt. Das ist sehr lästig, insofern sollte man arbeitsintensive Anrechnungsmethoden anwenden, die an erster Stelle nicht notwendig sind. Wie kann …

26 r missing-data data-imputation caret

2

Was ist der wahre Unterschied zwischen cv und repeatcv?

Dies ähnelt den Caret-Methoden für die erneute Stichprobe , obwohl dieser Teil der Frage dadurch nie auf eine vereinbarte Weise beantwortet wurde. caret's zug funktion bietet cvund repeatedcv. Was ist der Unterschied, wenn man sagt: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 ) vs MyTrainControl=trainControl( method = "repeatedcv", number=5, repeats=5 ) …

26 r machine-learning caret

5

Überanpassung: Keine Wunderwaffe?

Mein Verständnis ist , dass , selbst wenn nach ordnungsgemäßem Kreuzvalidierung und Modellauswahlverfahren, Überanpassung wird , wenn man sucht nach einem Modell passiert schwer genug , wenn man nicht erlegt Beschränkungen Modellkomplexität, period. Darüber hinaus wird häufig versucht, aus den Daten Strafen für die Modellkomplexität zu lernen, die den Schutz …

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

3

Stapeln / Zusammenstellen von Modellen mit Caret

Ich finde es oft so, dass ich mit caretR mehrere verschiedene Vorhersagemodelle trainiere. Ich trainiere sie alle auf den gleichen Kreuzvalidierungsfalten mit caret::: createFoldsund wähle dann das beste Modell basierend auf kreuzvalidierten Fehlern. Die Medianvorhersage mehrerer Modelle übertrifft jedoch häufig das beste Einzelmodell in einem unabhängigen Testsatz. Ich denke darüber …

21 r caret ensemble

2

Caret-Methoden zur erneuten Probenahme

Ich benutze die Bibliothek caretin R, um verschiedene Modellierungsverfahren zu testen. Das trainControlObjekt erlaubt es, eine Neuabtastungsmethode anzugeben. Die Verfahren werden in der beschriebenen Dokumentation Abschnitt 2.3 und beinhalten: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcvund oob. Obwohl einige davon leicht abzuleiten sind, sind nicht alle dieser Methoden klar definiert. Welche …

20 r resampling caret

2

Funktioniert der Caret Train für glmnet für Alpha und Lambda?

Kann das R- caretPaket sowohl für das Modell alphaals auch lambdafür das glmnetModell eine Kreuzvalidierung durchführen? Diesen Code ausführen, 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 …

20 r machine-learning cross-validation caret glmnet

1

Caret und Koeffizienten (glmnet)

Ich möchte Caret verwenden, um Rückschlüsse auf einen bestimmten Datensatz zu ziehen. Ist es möglich, Folgendes zu tun: Erzeugt Koeffizienten eines Glmnet-Modells, das ich in Caret trainiert habe. Ich möchte glmnet verwenden, da ich glaube, dass glm es nicht hat. Gibt es eine andere Metrik als die ROC-Metrik, mit der …

19 caret glmnet

1

Caret - Wiederholte K-fache Kreuzvalidierung gegen verschachtelte K-fache Kreuzvalidierung, n-mal wiederholt

Das Caret- Paket ist eine brillante R-Bibliothek zum Erstellen mehrerer maschineller Lernmodelle und verfügt über mehrere Funktionen zum Erstellen und Bewerten von Modellen. Für die Parametereinstellung und das Modelltraining bietet das Caret-Paket "repeatedcv" als eine der Methoden an. Als bewährte Methode kann die Parameteroptimierung mithilfe einer verschachtelten K-fach-Kreuzvalidierung durchgeführt werden, …

16 cross-validation caret

2

PCA und k-fache Kreuzvalidierung in Caret-Packung in R

Ich habe mir gerade einen Vortrag aus dem Kurs über maschinelles Lernen auf Coursera noch einmal angesehen. In dem Abschnitt, in dem der Professor PCA für die Vorverarbeitung von Daten in beaufsichtigten Lernanwendungen bespricht, sagt er, dass PCA nur für die Trainingsdaten durchgeführt werden sollte und dann das Mapping verwendet …

16 r pca cross-validation caret

4

Die Maschinengenauigkeit zur Steigerung des Gradienten nimmt mit zunehmender Anzahl von Iterationen ab

Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: 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 …

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

Gibt es eine Möglichkeit, die Funktion zur Parameteranpassung (Gitter) in CARET zu deaktivieren?

CARET verwendet automatisch ein vorab festgelegtes Abstimmungsraster, um verschiedene Modelle zu erstellen, bevor ein endgültiges Modell ausgewählt wird, und trainiert dann das endgültige Modell mit den vollständigen Trainingsdaten. Ich kann mein eigenes Stimmraster mit nur einer Kombination von Parametern versorgen. Aber auch in diesem Fall "wählt" CARET das beste Modell …

15 r caret

2

Unterschiedliche Ergebnisse von randomForest über caret und das Basispaket randomForest

Ich bin etwas verwirrt: Wie können sich die Ergebnisse eines trainierten Modells per Caret vom Modell in der Originalverpackung unterscheiden? Ich habe gelesen, ob vor der Vorhersage mit FinalModel von RandomForest mit Caret-Paket eine Vorverarbeitung erforderlich ist. aber ich benutze hier keine vorverarbeitung. Ich habe verschiedene Zufallswälder trainiert, indem ich …

14 r machine-learning random-forest caret train

1

Caret glmnet vs cv.glmnet

Es scheint eine Menge Verwirrung im Vergleich zwischen der Verwendung von glmnetinside caretzur Suche nach einem optimalen Lambda und der Verwendung cv.glmnetderselben Aufgabe zu geben. Viele Fragen wurden gestellt, zB: Klassifizierungsmodell train.glmnet vs. cv.glmnet? Was ist der richtige Weg, um glmnet mit caret zu verwenden? Quervalidierung von "glmnet" mit "caret" …

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

Ist es mit dem Caret-Paket möglich, Verwechslungsmatrizen für bestimmte Schwellenwerte zu erhalten?

Ich habe ein logistisches Regressionsmodell (Via train) für eine binäre Antwort erhalten, und ich habe die logistische Verwirrungsmatrix über confusionMatrixin erhalten caret. Es gibt mir die logistische Modellverwirrungsmatrix, obwohl ich nicht sicher bin, welcher Schwellenwert verwendet wird, um es zu erhalten. Wie erhalte ich die Verwirrungsmatrix für bestimmte Schwellenwerte mit …

13 r classification roc caret confusion-matrix

Als «caret» getaggte Fragen