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Ocp機械学習のアンサンブルを作成しようとしていますが、職業、年齢Age、および性別に基づいて予測を行うコードがありますGender。

最終的な予測のために 3 つの予測を平均化したいのですが、RSME を最小化するために重みを最適化する方法がわかりません。

Genderそれがデータセットを支配するはずだと私は知っています。

コードでの私の試みは次のとおりです。

temp <- NA; temp2 <- NA;temp3 <- NA
for (i in seq_len(11)) {
  for (j in seq_len(11)){
    temp2 = ((i-1)/10)*(((j-1)/10)*movie_pred2[,1]+((11-j)/10)*movie_pred2[,2]) +
      ((11-i)/10)*movie_pred[,3]
    temp2[temp2 > 5] = 5
    temp2[temp2 < 1] = 1
    temp[j] <- (sum((temp2 - tsind2[,2])^2)/length(tsind2[,2]))^.5
  }
  temp3[i,j] = temp[j]
}

私は今警告を受け取ります：

Error in temp3[i, j] = temp[j] : incorrect number of subscripts on matrix

In ((i - 1)/10) * (((j - 1)/10) * movie_pred2[, 1] + ((11 -  ... :
longer object length is not a multiple of shorter object length
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コードは次のように始まります。

> temp3<- NA

..それからいくつかの他のものと終了

> temp3[i,j] = temp[j]

ただし、結果がどの次元またはサイズであっても、temp次元化されたデータを null 次元オブジェクトにプッシュすることはできません。

>dim(temp3)
NULL

おそらく次のようなものが必要です。

>temp3=matrix(NA, i,j)
>temp3[,j] <- something

さて..まず申し訳ありませんが、これ以上役立つ/具体的になることはできませんが、入力データの例なしで残りのコードを解釈することはほぼ不可能です. 第二に、これが宿題または自己学習でない限り、RMSE を計算したり、アンサンブル学習を行ったりする多くの R パッケージを調査することをお勧めしますtrain。caret

于 2013-12-02T10:06:02.190 に答える