Preguntas etiquetadas con caret

He estado usando el ajuste del modelo caret, pero luego volví a ejecutar el modelo usando el gbmpaquete. Entiendo que el caretpaquete usa gbmy el resultado debe ser el mismo. Sin embargo, solo una ejecución de prueba rápida usando data(iris)muestra una discrepancia en el modelo de aproximadamente 5% usando RMSE …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Estoy trabajando con modelos de GBM usando el paquete caret y buscando encontrar un método para resolver los intervalos de predicción de mis datos pronosticados. He buscado mucho, pero solo se me ocurren algunas ideas para encontrar intervalos de predicción para Random Forest. ¡Cualquier código de ayuda / R sería …

12 caret  prediction-interval  gbm 

Utilizo el paquete caret para entrenar un objeto randomForest con 10x10CV. library(caret) tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T) RFFit <- train(Defect ~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale")) Después de eso, pruebo el randomForest en un testSet (nuevos datos) RF.testSet$Prediction <- predict(RFFit, newdata=testSet) La matriz de confusión me muestra que …

12 r  random-forest  prediction  caret 

Tengo datos con unos pocos miles de funciones y quiero hacer una selección de funciones recursivas (RFE) para eliminar las que no son informativas. Hago esto con caret y RFE. Sin embargo, comencé a pensar, si quiero obtener el mejor ajuste de regresión (bosque aleatorio, por ejemplo), ¿cuándo debo realizar …

12 regression  feature-selection  random-forest  caret 

El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por qué te(x1, x2)y ti(x1) + ti(x2) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Estoy usando el caretpaquete Rpara entrenar clasificadores binarios SVM. Para la reducción de funciones, estoy preprocesando con PCA usando la función incorporada preProc=c("pca")cuando llamo train(). Aquí están mis preguntas: ¿Cómo selecciona caret los componentes principales? ¿Hay un número fijo de componentes principales que se selecciona? ¿Los componentes principales se seleccionan …

11 r  machine-learning  pca  cross-validation  caret 

Tengo problemas para entender cómo varImpfunciona la función para un modelo randomForest con el caretpaquete. En el ejemplo a continuación, la característica var3 tiene cero importancia usando la varImpfunción de caret , pero el modelo final randomForest subyacente tiene una importancia distinta de cero para la característica var3. ¿Por qué …

10 r  caret  random-forest 

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 4 años . Estoy entrenando un modelo usando el caretpaquete en R durante casi 3 días. Los cálculos se …

10 r  machine-learning  svm  caret 

Esta puede ser una pregunta tonta, pero cuando se genera un modelo con cuidado y se usa algo como LOOCVo (aún más importante) LGOCV, ¿cuál es el beneficio de dividir los datos en trenes y conjuntos de pruebas si esto es esencialmente el paso de validación cruzada? lo hace de …

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