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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 …
      
        
          
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                    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