Statistiques et Big Data caret

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R: Random Forest lançant NaN / Inf dans l'erreur «appel de fonction étrangère» malgré l'absence de NaN dans l'ensemble de données [fermé]

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 2 ans . J'utilise caret pour exécuter une forêt aléatoire validée de façon croisée …

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

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R caret et NAs

Je préfère de beaucoup le caret pour sa capacité de réglage des paramètres et son interface uniforme, mais j'ai observé qu'il nécessite toujours des ensembles de données complets (c'est-à-dire sans NA) même si le modèle "nu" appliqué autorise les NA. C'est très gênant, car il faut appliquer des méthodes d'imputation …

26 r missing-data data-imputation caret

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Dans caret quelle est la vraie différence entre cv et cv répété?

Ceci est similaire à la question des méthodes de rééchantillonnage de Caret , bien que cela n'ait jamais vraiment répondu à cette partie de la question d'une manière convenue. la fonction train de caret offre cvet repeatedcv. Quelle est la différence de dire faire: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 …

26 r machine-learning caret

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Sur-ajustement: pas de solution miracle?

Ma compréhension est que même en suivant les procédures appropriées de validation croisée et de sélection de modèle, un sur-ajustement se produira si l'on recherche un modèle assez dur , à moins d'imposer des restrictions sur la complexité du modèle, point final. De plus, il arrive souvent que les gens …

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

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Modèles empilables / assemblables avec caret

Je me retrouve souvent à former plusieurs modèles prédictifs différents en utilisant caretR. Je vais tous les former sur les mêmes plis de validation croisée, en utilisant caret::: createFolds, puis en choisissant le meilleur modèle basé sur une erreur de validation croisée. Cependant, la prédiction médiane de plusieurs modèles surpasse …

21 r caret ensemble

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Méthodes de rééchantillonnage du caret

J'utilise la bibliothèque careten R pour tester différentes procédures de modélisation. L' trainControlobjet permet de spécifier une méthode de rééchantillonnage. Les méthodes sont décrites dans la documentation section 2.3 et comprennent: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcvet oob. Bien que certaines d'entre elles soient faciles à déduire, toutes ces méthodes …

20 r resampling caret

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Le caret train fonctionne-t-il pour la validation croisée de glmnet pour alpha et lambda?

Le caretpackage R effectue -t-il une validation croisée sur alphaet lambdapour le glmnetmodèle? Exécuter ce code, 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

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Caret et coefficients (glmnet)

Je suis intéressé à utiliser le curseur pour faire des inférences sur un ensemble de données particulier. Est-il possible de faire ce qui suit: produire des coefficients d'un modèle glmnet que j'ai formé au caret. Je voudrais utiliser glmnet en raison de la sélection de fonctionnalités inhérentes car je ne …

19 caret glmnet

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Caret - Validation croisée du pli K répété vs validation croisée du pli K imbriqué, répétée n fois

Le package caret est une bibliothèque R brillante pour la construction de plusieurs modèles d'apprentissage automatique et a plusieurs fonctions pour la construction et l'évaluation de modèles. Pour le réglage des paramètres et la formation des modèles, le package caret propose la méthode 'repeatcv' comme l'une des méthodes. À titre …

16 cross-validation caret

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PCA et validation croisée en k dans le package caret en R

Je viens de revoir une conférence du cours Machine Learning sur Coursera. Dans la section où le professeur discute de l'ACP pour le prétraitement des données dans les applications d'apprentissage supervisé, il dit que l'ACP ne devrait être effectuée que sur les données de formation, puis la cartographie est utilisée …

16 r pca cross-validation caret

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La précision de la machine augmentant le gradient diminue à mesure que le nombre d'itérations augmente

J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: 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] <- …

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

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Existe-t-il un moyen de désactiver la fonction de réglage des paramètres (grille) dans CARET?

CARET utilisera automatiquement une grille de réglage prédéfinie pour construire divers modèles avant de sélectionner un modèle final, puis d'entraîner le modèle final sur les données d'entraînement complètes. Je peux fournir ma propre grille de réglage avec une seule combinaison de paramètres. Cependant, même dans ce cas, CARET "sélectionne" le …

15 r caret

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Différents résultats de randomForest via caret et du package randomForest de base

Je suis un peu confus: en quoi les résultats d'un modèle formé via le signe d'insertion peuvent-ils différer du modèle de l'emballage d'origine? J'ai lu si le prétraitement est nécessaire avant la prédiction à l'aide de FinalModel de RandomForest avec package caret? mais je n'utilise aucun prétraitement ici. J'ai formé …

14 r machine-learning random-forest caret train

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Caret glmnet vs cv.glmnet

Il semble y avoir beaucoup de confusion dans la comparaison de l'utilisation à l' glmnetintérieur caretpour rechercher un lambda optimal et à utiliser cv.glmnetpour faire la même tâche. De nombreuses questions ont été posées, par exemple: Modèle de classification train.glmnet vs cv.glmnet? Quelle est la bonne façon d'utiliser glmnet avec …

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

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L'utilisation du package caret est-il possible d'obtenir des matrices de confusion pour des valeurs de seuil spécifiques?

J'ai obtenu un modèle de régression logistique (via train) pour une réponse binaire, et j'ai obtenu la matrice de confusion logistique via confusionMatrixin caret. Cela me donne la matrice de confusion du modèle logistique, même si je ne sais pas quel seuil est utilisé pour l'obtenir. Comment obtenir la matrice …

13 r classification roc caret confusion-matrix

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