Результаты поиска по запросу "r-caret"
Ошибка: nrow (x) == n не TRUE при использовании Train in Caret
У меня есть тренировочный набор, который выглядит как
Различные результаты с помощью randomForest () и randomForest каретки (method = «rf»)
Я новичок в уходе, и я просто хочу убедиться, что я полностью понимаю, что он делает. С этой целью я пытался воспроизвести результаты, полученные из модели r...
Пакет каретки Custom метрика
Я использую функцию каретки "train ()" в одном из моих проектов, и я хотел бы добавить "пользовательский показатель" F1-счет. Я посмотрел...
Разница между varImp (кареткой) и важностью (randomForest) для случайного леса
Я не понимаю какая разница между
R Confusion Matrix Чувствительность и специфичность маркировки
Я использую R v3.3.2 и Caret 6.0.71 (т.е. последние версии) для построения классификатора логистической регрессии. Я использую функцию confusionMatrix для со...
Отлично, очень ясно сейчас!
ользуюзнак вставки [https://cran.r-project.org/web/packages/caret/index.html] пакет для анализа моделей Random Forest, построенных с использованиемрейнджер [https://cran.r-project.org/web/packages/ranger/index.html], Я не могу понять, как вызвать ...
В моем случае модель объемом 1,6 ГБ сократилась до ~ 500 МБ с обоими параметрами в управлении ансамблем, а затем сократилась до ~ 300 МБ, также используя параметры в жадном управлении ансамблем.
я тренируюсь только с помощьюglmвсе работает, и я даже близко не подхожу к изнурительной памяти. Но когда я бегуtrain(..., method='glm')У меня кончилась память. Это потому чтоtrain хранит много данных для каждой итерации перекрестной проверки ...
Полностью воспроизводимые параллельные модели с использованием каретки
Когда я запускаю 2 случайных леса в карете, я получаю точно такие же результаты, если я устанавливаю случайное начальное число: library(caret) library(doParallel) set.seed(42) myControl <- trainControl(method='cv', ...
Сохранение и загрузка модели в R
При работе сзнак вставки [http://cran.r-project.org/web/packages/caret/index.html]Как я могу сохранить модель после тренировки и загрузить ее позже (например, в другой сессии) для прогнозирования?