r-caret

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Sto utilizzando il pacchetto di accento circonflesso con il metodo nnet in un problema di classificazione e mi piacerebbe sapere qual è il criterio di arresto utilizzato in nnet per interrompere l'all

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Miglioramento della velocità di addestramento del modello nel punto di inserimento (R)

Ho un set di dati composto da 20 funzioni e circa 300.000 osservazioni. Sto usando il caret per addestrare il modello con doParallel e quattro core. Anche la formazione sul 10% dei miei dati richiede

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Perché i risultati utilizzando caret :: train (..., method = "rpart") differiscono da rpart :: rpart (...)?

Prendo parte al corso di Apprendimento automatico della macchina di Coursera e il corso richiede la costruzione di modelli predittivi utilizzando questo dataset. Dopo suddividere i dati in training e

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Come modificare le metriche utilizzando la libreria (caret)?

Vorrei cambiare la metrica da RMSE al RMSLE utilizzando il caret library Dato alcuni dati di esempio: ivar1<-rnorm(500, mean = 3, sd = 1) ivar2<-rnorm(500, mean = 4, sd = 1) ivar3<-rnorm(5

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Usando il punto di inserimento del pacchetto R, come è possibile generare una curva ROC in base ai risultati della convalida incrociata della funzione treno()? ': Io effettuare le seguenti operazioni:

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sto cercando di parametri sintonizzare utilizzando il pacchetto cursore in R ma ottenere una Error in train.default(x = as.matrix(df_train %>% select(-c(Response, : The tuning parameter grid shou

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Credo che il metodo "rf" (randomForest) in caret imposta il numero predefinito di alberi a 500. Sfortunatamente, questo fa sì che la complessità del tempo aumenti in modo incontrollato per dataset più

5calore

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Come calcolare ROC e AUC sotto ROC dopo l'allenamento usando il caret in R?

Ho usato la funzione train del pacchetto con una convalida incrociata di 10 volte. Ho anche avuto le probabilità di classe per le classi previste impostando classProbs = TRUE in trControl, come segue:

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R/caret: passare gli argomenti di preelaborazione pca per la formazione()

Sto provando a creare un modello predittivo in caret utilizzando PCA come pre-elaborazione. Il pre-trattamento sarebbe il seguente: preProc <- preProcess(IL_train[,-1], method="pca", thresh = 0.8) E

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Pacchetto Caret - definizione Risultato positivo

Durante l'utilizzo del pacchetto Caret per l'apprendimento automatico, sono rimasto colpito dalla selezione di risultati "Positivi" predefinita di Caret, ovvero il primo livello del fattore di esito n