Statistiken und Big Data caret

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Ich habe das Modell mit optimiert caret, aber dann das Modell mit dem gbmPaket erneut ausgeführt. Nach meinem Verständnis sollten das verwendete caretPaket gbmund die Ausgabe identisch sein. Nur ein kurzer Testlauf mit data(iris)zeigt jedoch eine Diskrepanz im Modell von etwa 5% unter Verwendung von RMSE und R ^ 2 …

12 r caret gbm matrix linear-algebra logistic modeling logit ordered-logit r confidence-interval survival population weibull classification separation hypothesis-testing correlation statistical-significance p-value python r data-visualization r regression multiple-regression chi-squared multivariate-analysis distributions random-variable experiment-design distributions poisson-regression residuals excel time-series garch var survival modeling cox-model interaction r pca normality-assumption

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So finden Sie ein GBM-Vorhersageintervall

Ich arbeite mit GBM-Modellen unter Verwendung des Caret-Pakets und suche nach einer Methode, um die Vorhersageintervalle für meine vorhergesagten Daten zu lösen. Ich habe intensiv gesucht, aber nur ein paar Ideen gefunden, um Vorhersageintervalle für Random Forest zu finden. Jeder Hilfe / R-Code wäre sehr dankbar!

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Ist eine Vorverarbeitung vor der Vorhersage mit FinalModel von RandomForest mit Caret-Paket erforderlich?

Ich verwende das Caret-Paket zum Trainieren eines randomForest-Objekts mit 10x10CV. library(caret) tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T) RFFit <- train(Defect ~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale")) Danach teste ich den randomForest auf einem testSet (neue Daten) RF.testSet$Prediction <- predict(RFFit, newdata=testSet) Die Verwirrungsmatrix zeigt mir, dass das Modell nicht so …

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Funktionsauswahl und Parametereinstellung mit Caret für zufällige Gesamtstruktur

Ich habe Daten mit einigen tausend Features und möchte eine rekursive Feature-Auswahl (RFE) durchführen, um nicht informative zu entfernen. Ich mache das mit Caret und RFE. Ich begann jedoch zu überlegen, wann ich die Parameterabstimmung ( mtryfür RF) durchführen soll, wenn ich die beste Regressionsanpassung erhalten möchte (z. B. zufällige …

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R / mgcv: Warum produzieren te () und ti () Tensorprodukte unterschiedliche Oberflächen?

Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich nicht verstehe, ist warum te(x1, x2)und ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)kann (leicht) unterschiedliche Ergebnisse …

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Anzahl der Hauptkomponenten bei der Vorverarbeitung mit PCA im Caret-Paket in R.

Ich verwende das caretPaket in Rfür das Training von binären SVM-Klassifikatoren. Zur Reduzierung von Funktionen verarbeite ich mit PCA die integrierte Funktion, preProc=c("pca")wenn ich anrufe train(). Hier sind meine Fragen: Wie wählt Caret Hauptkomponenten aus? Gibt es eine feste Anzahl von Hauptkomponenten, die ausgewählt werden? Werden Hauptkomponenten durch einen gewissen …

11 r machine-learning pca cross-validation caret

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Caret varImp für das randomForest-Modell

Ich habe Probleme zu verstehen, wie die varImpFunktion für ein randomForest-Modell mit dem caretPaket funktioniert . Im folgenden Beispiel erhält das Merkmal var3 mithilfe der Caret- varImpFunktion die Bedeutung Null , das zugrunde liegende randomForest-Endmodell hat jedoch für das Merkmal var3 eine Bedeutung ungleich Null. Warum ist das so? require(randomForest) …

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Überprüfen Sie den Status des Trainingsprozesses in R [geschlossen]

Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 4 Jahren . Ich trainiere ein Modell mit caretPaket in R für fast 3 Tage. Die Berechnungen laufen …

10 r machine-learning svm caret

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mlr im Vergleich zu Caret

Ich habe mlr ein wenig benutzt, um etwas über maschinelles Lernen zu lernen, habe aber kürzlich etwas über Caret herausgefunden. Ich verstehe es so, dass beide Wrapper für verschiedene ML-Pakete sind, aber leicht unterschiedliche Ansätze haben. Obwohl mlr anscheinend auch einige Dinge aus Caret einwickelt - so können wir mlr …

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R / Caret: Zug- und Testsätze vs. Kreuzvalidierung?

Dies mag vielleicht eine dumme Frage sein, aber wenn Sie ein Modell mit Caret erstellen und so etwas wie LOOCVoder (noch genauer) verwenden LGOCV, was ist der Vorteil der Aufteilung von Daten in Zug- und Testsätze, wenn dies im Wesentlichen der Kreuzvalidierungsschritt ist macht sowieso? Ich habe einige der zugehörigen …

9 r machine-learning cross-validation caret

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Neuronales Netz: Warum kann ich nicht überanpassen?

Ich habe ein neuronales Netzwerk (Feed-Forward Single Layer), mit dem ich versuche, eine umweltbezogene Variable aus zwei Finanzvariablen vorherzusagen (Regression). Ich benutze die "Zug" -Funktion aus dem Caret-Paket. Ich benutze den nnet()Algorithmus im Caret-Paket. Ich habe zwei kontinuierliche Prädiktoren und 420 Datenpunkte. Zum theoretischen Verständnis versuche ich, mein Modell absichtlich …

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Poisson xgboost mit Exposition

Ich habe versucht, eine zählabhängige Variable mit ungleichmäßiger Belichtung zu modellieren. Klassische glms würden log (Belichtung) als Offset verwenden, auch gbm, aber xgboost erlaubt bis jetzt keinen Offset ... Der Versuch, einen Nachteil in diesem Beispiel in crossvalidated ( Wohin geht der Offset in Poisson / negative binomiale Regression? ) …

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Wie funktioniert die Kreuzvalidierung im Zug (Caret) genau?

Ich habe eine ganze Reihe von Beiträgen zum Caret- Paket gelesen und interessiere mich speziell für die Zugfunktion . Ich bin mir jedoch nicht ganz sicher, ob ich richtig verstanden habe, wie die Zugfunktion funktioniert. Um meine aktuellen Gedanken zu veranschaulichen, habe ich ein kurzes Beispiel zusammengestellt. Zunächst wird ein …

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Als «caret» getaggte Fragen