Preguntas etiquetadas con caret

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque...

Esto es similar a los métodos de muestreo de Caret , aunque eso realmente nunca respondió a esta parte de la pregunta de una manera acordada. la función de tren de caret ofrece cvy repeatedcv. ¿Cuál es la diferencia en decir haciendo: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5,...

Prefiero preocuparme por su capacidad de ajuste de parámetros y su interfaz uniforme, pero he observado que siempre requiere conjuntos de datos completos (es decir, sin NA), incluso si el modelo "desnudo" aplicado permite NA. Eso es muy molesto, ya que uno debe aplicar métodos de imputación...

A menudo me encuentro entrenando varios modelos predictivos diferentes usando careten R. Los entrenaré a todos en los mismos pliegues de validación cruzada, usando caret::: createFolds, luego elegiré el mejor modelo basado en un error de validación cruzada. Sin embargo, la predicción mediana de...

Tengo entendido que incluso cuando se siguen los procedimientos adecuados de validación cruzada y selección de modelos, se producirá un sobreajuste si se busca un modelo lo suficientemente difícil , a menos que se impongan restricciones en la complejidad del modelo, punto. Además, a menudo las...

Estoy usando la biblioteca careten R para probar varios procedimientos de modelado. El trainControlobjeto permite especificar un método de remuestreo. Los métodos se describen en la documentación de la sección 2.3 e incluyen: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcvy oob. Aunque algunos de...

¿El caretpaquete R valida por ambos alphay lambdapara el glmnetmodelo? Ejecutando este 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 =...

Estoy interesado en utilizar caret para hacer inferencias en un conjunto de datos en particular. ¿Es posible hacer lo siguiente? producir coeficientes de un modelo glmnet que entrené en caret. Me gustaría usar glmnet debido a la selección de funciones inherentes, ya que no creo que glm lo...

Acabo de volver a ver una conferencia del curso de Machine Learning en Coursera. En la sección donde el profesor discute PCA para el procesamiento previo de datos en aplicaciones de aprendizaje supervisado, dice que PCA solo debe realizarse en los datos de entrenamiento y luego el mapeo se utiliza...

El paquete caret es una biblioteca R brillante para construir múltiples modelos de aprendizaje automático y tiene varias funciones para la construcción y evaluación de modelos. Para el ajuste de parámetros y la capacitación de modelos, el paquete caret ofrece 'repetido cv' como uno de los...

CARET utilizará automáticamente una cuadrícula de ajuste preespecificada para construir varios modelos antes de seleccionar un modelo final y luego entrenar el modelo final en los datos de entrenamiento completos. Puedo suministrar mi propia cuadrícula de ajuste con solo una combinación de...

Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-

Parece haber mucha confusión en la comparación de usar glmnetdentro caretpara buscar una lambda óptima y usar cv.glmnetpara hacer la misma tarea. Se plantearon muchas preguntas, por ejemplo: Modelo de clasificación train.glmnet vs. cv.glmnet? ¿Cuál es la forma correcta de usar glmnet con...

Estoy un poco confundido: ¿cómo pueden los resultados de un modelo entrenado a través de caret diferir del modelo en el paquete original? Yo leo si se necesita un procesamiento previo antes de la predicción usando FinalModel de RandomForest con el paquete caret? pero no uso ningún preprocesamiento...

Obtuve un modelo de regresión logística (vía train) para una respuesta binaria, y obtuve la matriz de confusión logística a través de confusionMatrixin caret. Me da la matriz de confusión del modelo logístico, aunque no estoy seguro de qué umbral se está utilizando para obtenerlo. ¿Cómo obtengo la...

He estado usando el ajuste del modelo caret, pero luego volví a ejecutar el modelo usando el gbmpaquete. Entiendo que el caretpaquete usa gbmy el resultado debe ser el mismo. Sin embargo, solo una ejecución de prueba rápida usando data(iris)muestra una discrepancia en el modelo de aproximadamente...

Estoy trabajando con modelos de GBM usando el paquete caret y buscando encontrar un método para resolver los intervalos de predicción de mis datos pronosticados. He buscado mucho, pero solo se me ocurren algunas ideas para encontrar intervalos de predicción para Random Forest. ¡Cualquier código de...

Utilizo el paquete caret para entrenar un objeto randomForest con 10x10CV. library(caret) tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T) RFFit <- train(Defect ~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale")) Después de...

Tengo datos con unos pocos miles de funciones y quiero hacer una selección de funciones recursivas (RFE) para eliminar las que no son informativas. Hago esto con caret y RFE. Sin embargo, comencé a pensar, si quiero obtener el mejor ajuste de regresión (bosque aleatorio, por ejemplo), ¿cuándo debo...

Estoy usando el caretpaquete Rpara entrenar clasificadores binarios SVM. Para la reducción de funciones, estoy preprocesando con PCA usando la función incorporada preProc=c("pca")cuando llamo train(). Aquí están mis preguntas: ¿Cómo selecciona caret los componentes principales? ¿Hay un número...