問題タブ [r-caret]

gamで問題なく動作することがわかっているモデルがありますが、パッケージを使用して同じモデルをR実行しようとすると、入力データ列がリストであるというエラーが返されます。誰もこれを理解していますか？traincaret

私が実行しているコードは次のとおりです。

最初の gam モデルは正常に動作しますが、train は次のエラーを返します。

数式で直接 model.frame.default を実行してもこのエラーが発生するため、問題は厳密に言えば列車ではありません。

mydata は次のようになります。

情報については、私の R インストールは次のとおりです。

助けてくれてありがとう！

Caret の train() メソッドの preProcess 引数に「knnImpute」を渡して値を代入しようとしています。次の例に基づくと、値は代入されず、NA のままで無視されるように見えます。私は何を間違っていますか？

どんな助けでも大歓迎です。

UPDATE : preProcess 関数を直接使用して値を代入することができました。これが train 関数内で発生しないように見える理由はまだわかりません。

caret パッケージを使用して公平な cforest を実行したいと思います。これは可能ですか？

エラーはError in as.character.default(<S4 object of class "ForestControl">) : no method for coercing this S4 class to a vector

これは、cforest_control() をデータ フレームに強制できないためです。次を使用すると、関数は機能します。

ただし、ntree を変更したい場合、これは効果がありません。

これは、randomForest のようにエラーになりません。

二項分類問題でキャレットにRMSEを使用させる方法はありますか?

分類問題で使用しようとするmetric = "RMSE"と、次のメッセージが表示されます。

これは理にかなっています。しかし、カスタム指標を定義する方法はありますか? たとえば、結果が0またはの場合、はモデルによって予測される確率である1としてエラーを定義できます。outcome - pp

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これにいくつかのコンテキストを与え、この尺度を使用したい理由については、Michael J. Procopio によるAn Experimental Analysis of Classifier Ensembles for Learning Drifting Concepts Over Time in Autonomous Outdoor Robot Navigationまたはsoftclassval に関する論文の 2.7.1 を参照してください。

私が持っているデータセットに対して 10 倍の交差検証を使用して Support Vector Machine 回帰を実行するために、キャレット パッケージを使用するように言われました。151 個の変数に対して応答変数をプロットしています。私は次のことをしました： -

私が得たもの

しかし、私は自分のフォールドを見て、それぞれのフォールドについて、予測値が実際の値にどれだけ近いかを知りたいと思っています。これ見てどうしようかな。

また、次のようにも述べています。

これが何を意味し、上の表の C は何を表しているのだろうと思っていました。

これは私のデータセットのスニペットです。151 の変数に対して RT 秒をポットしようとしています。

ありがとう

共線性が高いことが判明した 151 個の変数を含むデータセットがあったため、次のようにして主成分回帰を実行しました。

これにより、次のことがわかります:- RMSE = 65.7 R-squared 0.443

後でこれらのコンポーネントを抽出して、さらに分析を適用する（つまり、SVMを実行する、またはランダムフォレスト）と言うことができるようにする方法を考えていました。