Preguntas etiquetadas con caret

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque aleatorio validado cruzado sobre un conjunto de datos. La …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Prefiero preocuparme por su capacidad de ajuste de parámetros y su interfaz uniforme, pero he observado que siempre requiere conjuntos de datos completos (es decir, sin NA), incluso si el modelo "desnudo" aplicado permite NA. Eso es muy molesto, ya que uno debe aplicar métodos de imputación laboriosos, que no …

26 r  missing-data  data-imputation  caret 

Esto es similar a los métodos de muestreo de Caret , aunque eso realmente nunca respondió a esta parte de la pregunta de una manera acordada. la función de tren de caret ofrece cvy repeatedcv. ¿Cuál es la diferencia en decir haciendo: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 ) vs …

26 r  machine-learning  caret 

Tengo entendido que incluso cuando se siguen los procedimientos adecuados de validación cruzada y selección de modelos, se producirá un sobreajuste si se busca un modelo lo suficientemente difícil , a menos que se impongan restricciones en la complejidad del modelo, punto. Además, a menudo las personas intentan aprender las …

21 machine-learning  cross-validation  goodness-of-fit  scikit-learn  caret 

A menudo me encuentro entrenando varios modelos predictivos diferentes usando careten R. Los entrenaré a todos en los mismos pliegues de validación cruzada, usando caret::: createFolds, luego elegiré el mejor modelo basado en un error de validación cruzada. Sin embargo, la predicción mediana de varios modelos a menudo supera al …

21 r  caret  ensemble 

Estoy usando la biblioteca careten R para probar varios procedimientos de modelado. El trainControlobjeto permite especificar un método de remuestreo. Los métodos se describen en la documentación de la sección 2.3 e incluyen: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcvy oob. Aunque algunos de estos son fáciles de inferir, no todos …

20 r  resampling  caret 

¿El caretpaquete R valida por ambos alphay lambdapara el glmnetmodelo? Ejecutando este código, eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, .lambda = (1:10) * 0.1) Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE) netFit <- train(x =train_features, y = y_train, method = "glmnet", tuneGrid = eGrid, trControl = Control) El …

20 r  machine-learning  cross-validation  caret  glmnet 

Estoy interesado en utilizar caret para hacer inferencias en un conjunto de datos en particular. ¿Es posible hacer lo siguiente? producir coeficientes de un modelo glmnet que entrené en caret. Me gustaría usar glmnet debido a la selección de funciones inherentes, ya que no creo que glm lo tenga. Aparte …

19 caret  glmnet 

El paquete caret es una biblioteca R brillante para construir múltiples modelos de aprendizaje automático y tiene varias funciones para la construcción y evaluación de modelos. Para el ajuste de parámetros y la capacitación de modelos, el paquete caret ofrece 'repetido cv' como uno de los métodos. Como buena práctica, …

16 cross-validation  caret 

Acabo de volver a ver una conferencia del curso de Machine Learning en Coursera. En la sección donde el profesor discute PCA para el procesamiento previo de datos en aplicaciones de aprendizaje supervisado, dice que PCA solo debe realizarse en los datos de entrenamiento y luego el mapeo se utiliza …

16 r  pca  cross-validation  caret 

Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

CARET utilizará automáticamente una cuadrícula de ajuste preespecificada para construir varios modelos antes de seleccionar un modelo final y luego entrenar el modelo final en los datos de entrenamiento completos. Puedo suministrar mi propia cuadrícula de ajuste con solo una combinación de parámetros. Sin embargo, incluso en este caso, CARET …

15 r  caret 

Estoy un poco confundido: ¿cómo pueden los resultados de un modelo entrenado a través de caret diferir del modelo en el paquete original? Yo leo si se necesita un procesamiento previo antes de la predicción usando FinalModel de RandomForest con el paquete caret? pero no uso ningún preprocesamiento aquí. Entrené …

14 r  machine-learning  random-forest  caret  train 

Parece haber mucha confusión en la comparación de usar glmnetdentro caretpara buscar una lambda óptima y usar cv.glmnetpara hacer la misma tarea. Se plantearon muchas preguntas, por ejemplo: Modelo de clasificación train.glmnet vs. cv.glmnet? ¿Cuál es la forma correcta de usar glmnet con caret? Validación cruzada de `glmnet` usando` caret` …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Obtuve un modelo de regresión logística (vía train) para una respuesta binaria, y obtuve la matriz de confusión logística a través de confusionMatrixin caret. Me da la matriz de confusión del modelo logístico, aunque no estoy seguro de qué umbral se está utilizando para obtenerlo. ¿Cómo obtengo la matriz de …

13 r  classification  roc  caret  confusion-matrix