Statistiken und Big Data mase

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

Interpretation des mittleren absoluten skalierten Fehlers (MASE)

Der mittlere absolute Skalierungsfehler (MASE) ist ein Maß für die von Koehler & Hyndman (2006) vorgeschlagene Prognosegenauigkeit . MASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} wobei ist der mittlere absolute Fehler der tatsächlichen Vorhersage erzeugt; während M A E i n - s a m p l e ,MAEMAEMAE ist der mittlere absolute Fehler, …

22 time-series forecasting accuracy mase

Als «mase» getaggte Fragen