問題タブ [multinomial]

multinom パッケージを使用して、データセットに対して多項ロジスティック回帰を実行しようとしています。私のデータセットには 25029 行と 5735 列があり、基本的に次のことを行っています。

いくつかのエラーが発生したため、2 つのオプションを調整しました。

私の multinom 関数で。

ただし、現在、より多くの警告に直面しています (30 分以上実行した後):

私はコンピュータのメモリ、RAM などの専門家ではなく、R でのビッグ データ操作について調べましたが、このコードを正常に実行するために何ができるかはまだわかりません。

アドバイスをいただければ幸いです。

ありがとう。

R で mboost パッケージを使用して、多項ロジスティック回帰モデルを適用しようとしています。この例はオンラインで見つけましたが、予測関数に「newdata = iris」を追加して、予測式が新しいデータの mboost でどのように機能するかを確認しました。ただし、エラーが発生します。まず、コードは次のとおりです。

私が得ているエラーは次のとおりです:
Error in [.data.frame(newdata, nm) : undefined columns selected

テストとして予測で虹彩データを再利用しましたが、以前にこの問題を経験した人はいますか?

Rでの置換を使用してサンプリングをモデル化したいと思います（壷モデルのように）。つまり、3 つの異なるイベント (たとえば、1、2、3 (実際にはカテゴリカルですが、現時点では重要ではないと思います)) があり、各イベントの確率を知っています。

ここで、たとえば 50 個のサンプルを置換して取り、3 つの異なるイベントの可能な組み合わせごとの確率を知りたいと思います。

私の考えは、rmultinomこれらのサンプルを生成するために使用することでした。

50 個のランダムに (?) 選択されたサンプルが得られますが、50 個のサンプルを置換して取得するには、可能なすべての組み合わせが必要です。

multinom() モデルを推定してから、モデル data.frame を取得しようとしています。

関数の外では、これは正常に機能します。しかし、関数内でそうしようとすると、data.frame() ステップでエラーがスローされます。

以下は、問題を切り分けるサンプル コードです。

最後の行はこれを生成します:

traceback() を実行すると、次のようになります。

これはスコーピングの問題ですか？回避策はありますか?

多項分類では、すべての非線形ユニットにソフトマックス活性化関数を使用しており、ANN には「k」個のクラスに対して「k」個の出力ノードがあります。出力層に存在する「k」個の出力ノードのそれぞれは、以下に示すような、前の層のすべての重みに接続されています。

そのため、最初の出力ノードが有利にウェイトを引っ張ろうとすると、このレイヤーに先行するすべてのウェイトが変更され、他の出力ノードも引っ張られます。これは通常、最初のノードが引っ張っていた方向と矛盾します。1セットのウェイトを使った綱引きのように見えます。では、出力クラスごとに個別の重みのセット (すべてのレイヤーのすべてのノードの重みを含む) が必要ですか、それとも異なる形式のアーキテクチャが存在するのでしょうか? 私が間違っている場合は、私を修正してください。

ブーストされたモデルの精度を見つけようとしています。私のコードは次のとおりです。

これを試すと、次のエラーが表示されます。

何を修正すればよいのか、何を間違っているのかわかりません。助言がありますか？