Perguntas com a marcação «caret»

Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf …

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 

Eu prefiro o sinal de intercalação por sua capacidade de ajuste de parâmetros e interface uniforme, mas observei que ele sempre exige conjuntos de dados completos (ou seja, sem NAs), mesmo que o modelo "nu" aplicado permita NAs. Isso é muito incômodo, pois é necessário aplicar métodos de imputação trabalhosos, …

26 r  missing-data  data-imputation  caret 

Isso é semelhante à pergunta dos métodos de re-amostragem da Caret , embora isso nunca tenha respondido a essa parte da pergunta de maneira acordada. A função de trem do cursor oferece cve repeatedcv. Qual é a diferença em dizer fazendo: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 ) vs MyTrainControl=trainControl( …

26 r  machine-learning  caret 

O meu entendimento é que, mesmo quando seguindo procedimentos transversais adequados de seleção de validação e modelo, overfitting vai acontecer se um pesquisas para um modelo com força suficiente , a menos que restrições impõe a complexidade do modelo, período. Além disso, muitas vezes as pessoas tentam aprender multas na …

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

Costumo me encontrar treinando vários modelos preditivos diferentes usando caretem R. Vou treiná-los todos nas mesmas dobras de validação cruzada, usando caret::: createFoldse depois escolho o melhor modelo com base em erro de validação cruzada. No entanto, a previsão mediana de vários modelos geralmente supera o melhor modelo único em …

21 r  caret  ensemble 

Estou usando a biblioteca caretem R para testar vários procedimentos de modelagem. O trainControlobjeto permite especificar um método de re-amostragem. Os métodos são descritos na documentação secção de 2,3 e incluem: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcve oob. Embora alguns deles sejam fáceis de inferir, nem todos esses métodos estão …

20 r  resampling  caret 

O caretpacote R é validado cruzadamente sobre alphae lambdapara o glmnetmodelo? Executando esse código, 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 = Control) …

20 r  machine-learning  cross-validation  caret  glmnet 

Estou interessado em utilizar o sinal de intercalação para fazer inferências sobre um conjunto de dados específico. É possível fazer o seguinte: produzir coeficientes de um modelo glmnet que eu treinei em circunflexo. Eu gostaria de usar o glmnet por causa da seleção de recursos inerentes, pois não acredito que …

19 caret  glmnet 

O pacote de interpolação é uma biblioteca R brilhante para a construção de vários modelos de aprendizado de máquina e possui várias funções para construção e avaliação de modelos. Para ajuste de parâmetros e treinamento do modelo, o pacote de interpolação de mão oferece 'repeatcv' como um dos métodos. Como …

16 cross-validation  caret 

Acabei de assistir novamente a uma palestra do curso Machine Learning no Coursera. Na seção em que o professor discute o PCA para pré-processamento de dados em aplicativos de aprendizado supervisionado, ele diz que o PCA deve ser executado apenas nos dados de treinamento e, em seguida, o mapeamento é …

16 r  pca  cross-validation  caret 

Estou experimentando o algoritmo da máquina de aumento de gradiente através do caretpacote em R. Usando um pequeno conjunto de dados de admissões de faculdade, executei o seguinte código: 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 

O CARET usará automaticamente uma grade de ajuste pré-especificada para criar vários modelos antes de selecionar um modelo final e depois treinar o modelo final com os dados completos do treinamento. Eu posso fornecer à minha própria grade de sintonia apenas uma combinação de parâmetros. No entanto, mesmo neste caso, …

15 r  caret 

Estou um pouco confuso: como os resultados de um modelo treinado via sinal de intercalação diferem do modelo na embalagem original? Eu li se o pré-processamento é necessário antes da previsão usando o FinalModel do RandomForest com pacote de interpolação? mas eu não uso nenhum pré-processamento aqui. Treinei diferentes florestas …

14 r  machine-learning  random-forest  caret  train 

Parece haver muita confusão na comparação entre usar glmnetdentro caretpara procurar uma lambda ideal e usar cv.glmnetpara fazer a mesma tarefa. Muitas perguntas foram feitas, por exemplo: Modelo de classificação train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual é a maneira correta de usar glmnet com cursor? Validação cruzada de `glmnet` usando` caret` mas …

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 

Eu obtive um modelo de regressão logística (via train) para uma resposta binária e a matriz de confusão logística via confusionMatrixin caret. Isso me fornece a matriz de confusão do modelo logístico, embora não tenha certeza de qual limite está sendo usado para obtê-lo. Como obtenho a matriz de confusão …

13 r  classification  roc  caret  confusion-matrix