在caret（R语言）中提高模型训练速度
我有一个包含20个特征和大约300,000个观测值的数据集。我正在使用caret来训练模型，使用doParallel和四个核心。即使对我尝试过的方法（rf，nnet，adabag，svmPoly）中的10％数据进行训练，也需要超过八个小时。我正在使用自助法进行重采样3次，我的tuneLengt...
Caret包：Train函数中的分层交叉验证
使用train函数拟合大型不平衡数据集的模型时，是否有进行分层交叉验证的方法？我知道直接使用k折交叉验证是可行的，但我的类别高度不平衡。我看过关于这个主题的讨论，但没有真正的明确答案。 提前感谢。
在caret中提取glmnet模型的最佳调参参数的系数
我正在使用glmnet在caret中运行弹性网络正则化。 我将一系列值传递给trainControl来进行alpha和lambda的调整，然后执行repeatedcv以获取最佳的alpha和lambda调整参数。 以下是一个示例，其中alpha和lambda的最佳调整参数分别为0.7和0....
使用caret包应用k折交叉验证模型
首先，我要说我已经阅读了许多关于交叉验证的文章，似乎存在很多困惑。我理解的是： 进行k折交叉验证，例如10个fold，以了解在这10个fold中的平均误差。 如果可接受，则在完整数据集上训练模型。 我正尝试使用R中的rpart构建决策树，并利用caret包。以下是我使用的代码。# lo...
使用randomForest()和caret的randomForest (method = "rf")得到不同的结果
我对caret还不熟悉，想要确保我完全明白它在做什么。为此，我一直在试图使用caret的train()函数来复制使用method="rf"的randomForest()模型所得到的结果。不幸的是，我没有能够获得匹配的结果，我想知道我忽略了什么。 我还要补充一点，由于randomForest使...
预测前是否需要对数据进行中心化和缩放？
在caret包的train函数中，可以像以下示例一样对预测变量进行居中和缩放：knnFit <- train(Direction ~ ., data = training, method = "knn", preProcess = c("center","...
R包caret的confusionMatrix函数在处理缺失类别时的问题
我正在使用R包caret中的confusionMatrix函数来计算一些数据的统计信息。我将我的预测值和实际值都放入table函数中，得到要在confusionMatrix函数中使用的表格，如下所示: table(predicted,actual) 然而，存在多种可能的结果（例如A、B、C、...
Caret包 - 使用平滑和线性预测变量进行交叉验证GAM
我希望使用caret对GAM模型进行交叉验证。我的GAM模型具有二元结果变量，纬度和经度坐标对的各向同性平滑以及线性预测因子。当使用mgcv时，典型的语法如下: gam1 <- gam( y ~ s(lat , long) + x1 + x2, family = binomial(lo...
GLMNET中的自动caret参数调整失败
上下文和错误信息 我试图使用glmnet在caret中拟合一个二分类预测模型。使用caret默认的调优网格时，我遇到了一个错误。我不认为这是由于数据格式有误，因为当我指定自己的调优网格时，就没有问题了。 错误信息如下：Error in loop$lambda[loop$alpha == al...
caret - 调参参数网格应该包含mtry列。
我正在使用这段代码： mtry <- round(sqrt(18), 0) gbmGrid <- expand.grid( interaction.depth = c(1, 2, 3, 4, 5, 6) , n.trees...