問題タブ [mlr]

テキスト データに対してマルチラベル マルチクラス分類を実行するモデルをトレーニングする必要があります。

私は現在、このリンクの指示に従って、 R で mlr パッケージを使用して同じことをしようとしています -

マルチラベル分類 (mlr R パッケージを使用)

1) 他に推奨されるパッケージはありますか?

2) そうでなければ、私はこの場所で立ち往生しています (上記の記事で説明されているように)

「分類」はNULLです

ヘルプ/指示をいただければ幸いです。

ありがとう。

更新:-「タスク」オブジェクトを作成しようとしています。以下のコード-

次のエラーに直面します -

makeSupervisedTask("multilabel"、data、target、weights、blocking) のエラー: データの列名にターゲット変数が含まれていません: 10

解決した

makeMultilabelTask​​() 関数への入力として与えられたチュートリアル リンクの酵母データと同様に、入力データ フレームを必要な形式で取得した後、トレーニングすることができました。

ここで見つけることができる R パッケージ mlr で最初の例を試しています。しかし、次のエラー メッセージが表示されます。

セッション情報は、次の出力を提供します。

traceback() の出力は次のとおりです。

なぜこのエラーが発生するのか (私は R バージョン 3.2.0 を使用しています) ?

仕事用 PC に R と R studio があり、アンバランス パッケージをダウンロードして使用しようとしています。ただし、試行するたびに、依存関係 mlr がダウンロードされないことがわかります。

別のスレッドで、これは Rtools が最新ではないことが原因である可能性があることを読みました。それを確認しました。

github経由でダウンロードしようとしましたが、タイムアウトしましたが、これを機能させるために最初にログインする必要があるかどうか疑問に思っています.

本当に奇妙なことは、この PC で他のパッケージをダウンロードでき、個人の PC では問題なくダウンロードできることです。

EDIT両方のマシンで使用しているミラーを確認しましたが、同じ ( http://www.stats.ox.ac.uk/pub/RWin ) であるため、問題になることはありません。また、以下の最初のコメントへの回答で提案されている調整オプションを使用しましたが、失敗しました。

何かご意見は？私は少し迷っており、データのバランスを取り直すために別のパッケージを探すことしか考えられません。
J

マルチラベル分類問題でチェーン分類を実行する方法はありますか。学習者を使用して同じことを達成する mlr パッケージを使用して、バイナリ関連性モデルを作成しました。ただし、バイナリ関連性のすべての分類モデルは互いに独立しており、変数の相互依存性を考慮していません。モデルを改善するために、バイナリ関連法と一緒にチェーン分類を実行できれば、非常に役立ちます。

mlrパッケージで得られた再現可能な結果を​​公開するには、set.seed()関数を使用してコードのランダム性を制御する必要があります。

この質問のソースと次のコードで報告されているように、コードの実行が異なるとわずかに異なる出力が得られます。

ここにいくつかの再現可能なコードがあります

結果は次のとおりです。

実行ごとに異なる数値出力が得られることがわかります。これは、最も確率的なものから最も少ないものまで、すべての分類器に当てはまります。

再現性のある結果を得るにはどうすればよいですか?

早期停止基準が対数損失の悪化であることmaximizeを伝えるパラメータを設定するにはどうすればよいですか。xgboost次の例を試します。

次のエラーが表示されます。

maximize=FALSE対数損失を最小限に抑える必要があることをチューニング アルゴリズムに伝えるには、設定で十分だと思いました。しかし、私はそれを渡すことはできませんxgb.train。

私のセッション情報は次のとおりです。