問題タブ [r-caret]

私はいくつかのデータを持っており、Y変数は要因です-良いか悪いか。「caret」パッケージの「train」メソッドを使用して、サポート ベクター マシンを構築しています。「トレーニング」機能を使用して、さまざまな調整パラメーターの値を確定し、最終的なサポート ベクター マシンを取得することができました。テストデータについては、「クラス」を予測できます。しかし、テスト データの確率を予測しようとすると、エラーを下回ります (たとえば、私のモデルでは、テスト データの 1 番目のデータ ポイントが y='good' であることがわかりますが、'good' になる確率を知りたいです)。 ...一般に、サポート ベクター マシンの場合、モデルは予測の確率を計算します..Y 変数に 2 つの結果がある場合、モデルは各結果の確率を予測します.最大の確率を持つ結果が最終的な解と見なされます)

以下のサンプルコード

この行の下の新しい質問: 以下の出力によると、9 つのサポート ベクターがあります。12 個のトレーニング データ ポイントのうち 9 個を認識する方法は?

クラス「ksvm」のサポート ベクター マシン オブジェクト

SV タイプ: C-svc (分類) パラメータ: コスト C = 1

Gaussian Radial Basis カーネル関数。ハイパーパラメータ: シグマ = 0.72640759446315

サポート ベクターの数 : 9

目的関数値: -5.6994 トレーニング エラー: 0.083333

キャレットを使用して、gbm モデルに最適なパラメーターを見つけようとしています。このコードは、他のデータ セットで使用したものと同じで、エラーを特定できません。

モデルを実行しているようですが、予測を作成できません。

完全なコードは次のとおりです。

助言がありますか？

編集：私は使用gbm 2.1していますcaret 5.16.24

パフォーマンスの尺度として AUC を使用したいのですが、RFE は RMSE、RSquared、Accuracy、Kappa しかサポートしていません。auc などのカスタマイズされたメトリックを使用するにはどうすればよいですか?

Trainsetbあちらこちらとはどういう意味ですか? リスト名ではないと思いますが、それが何を指定しているのか、その目的は何かを理解できていません。

本を使ってデータマイニングを学んでいます。キャレットパッケージtrain機能を使用しています。train関数内にはtrainControl引数があり、次のように定義されます。

著者が index を と定義していない理由を知りたいですindex = list(pre2008)。

glm()（オフセットのあるポアソンリンクなどを使用してレートモデルを適合させました

この場合の応答ですy/x1）。

次に、キャレットパッケージを使用して相互検証を行いたかったので、 k倍の CV 制御で「train()」関数を使用しました。私が持っている2つのモデルは非常に異なっていることがわかりました。train()を処理できないようですoffset:内の変数offsetをoffset(log(log(x1))orに変更しますoffset(log(sqrt(x1))が、モデルは同じままです。

以前にこの種の経験をしたことがある人はいますか?どのように対処しましたか? ありがとう！

ところで、各検証セットで予測を保存したいので、これまでのところ、キャレットがそれを実行できることしか知りません。そのため、cv.glm を使用することを選択しませんでした。

以下のコードの最初の部分は実行されるのに、コードの後半部分を実行しようとするとエラーが発生するのはなぜですか? ページからデータマイニングを学んでおり、 LGOCVオプションを使用してクロス検証を実行する方法を理解しようとしています

以下のエラーを取得します: (

私のエラーは以下の通りです

何らかの方法で rf モデルの変数の重要性を取得しようとしています。これは私がこれまでに試したアプローチですが、別の提案は大歓迎です。

R でモデルをトレーニングしました。

データセットはかなり大きいですが、モデルは問題なく動作します。そのパーツにアクセスして、次のようなコマンドを実行できます。

しかし、次のエラーが表示されます。

どうやらラッパーがあるはずですが、そうではないようです: (cf: http://www.inside-r.org/packages/cran/caret/docs/varImp )

しかし、これは特に奇妙です: