প্রশ্ন ট্যাগ «caret»

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি একটি ডেটাসেটের উপরে ক্রস বৈধতাযুক্ত এলোমেলো বন চালানোর জন্য ক্যারেট ব্যবহার করছি। Y পরিবর্তনশীল একটি ফ্যাক্টর। আমার …

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 

আমি এর প্যারামিটার টিউনিং ক্ষমতা এবং ইউনিফর্ম ইন্টারফেসের জন্য ক্যারেটকে অনেক বেশি পছন্দ করি তবে আমি লক্ষ্য করেছি যে এটি প্রয়োগ করা "নগ্ন" মডেলটি এনএকে অনুমতি দেয় এমনকি এমনকি এটির জন্য সর্বদা সম্পূর্ণ ডেটাসেটগুলি (যেমন এনএ ছাড়া হয়) প্রয়োজন। এটি খুব বিরক্তিকর, এটি সম্পর্কে যে কোনও ব্যক্তিকে শ্রমহীন অভিশংসনের পদ্ধতি …

26 r  missing-data  data-imputation  caret 

এটি ক্যারেটের পুনরায় স্যাম্পলিং পদ্ধতির প্রশ্নের অনুরূপ , যদিও এটি সম্মতিযুক্ত কোনওভাবেই প্রশ্নের এই অংশটির উত্তর দেয় না। ক্যারেটের ট্রেন ফাংশন অফার করে cvএবং repeatedcv। বলতে পার্থক্য কি: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 ) বনাম MyTrainControl=trainControl( method = "repeatedcv", number=5, repeats=5 ) আমি বুঝতে পেরেছি cvসেট কে কে-ফোল্ডস (পরামিতি …

26 r  machine-learning  caret 

আমার বোঝার এমনকি যখন সঠিক ক্রস বৈধতা এবং মডেল নির্বাচন পদ্ধতি অনুসরণ overfitting হয় হবে একটি মডেল জন্য এক যদি অনুসন্ধানসমূহ ঘটতে হার্ড যথেষ্ট , যদি না মডেল জটিলতা, কাল এক চাপিয়ে সীমাবদ্ধতা। অধিকন্তু, প্রায়শই লোকেরা ডেটা থেকে মডেল জটিলতায় জরিমানা শেখার চেষ্টা করে যা তারা সরবরাহ করতে পারে এমন …

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

আমি প্রায়শই নিজেকে caretআর এর সাহায্যে বিভিন্ন পূর্বাভাসমূলক মডেলগুলির প্রশিক্ষণ দিতে দেখি I'll আমি তাদের সকলকে একই ক্রস বৈধতা ভাঁজগুলিতে প্রশিক্ষণ দেব, ব্যবহার করে caret::: createFolds, পরে ক্রস-বৈধতাযুক্ত ত্রুটির ভিত্তিতে সেরা মডেলটি বেছে নেব । যাইহোক, বেশ কয়েকটি মডেলের মধ্যমা পূর্বাভাস প্রায়শই একটি স্বতন্ত্র পরীক্ষার সেটটিতে সেরা একক মডেলকে ছাড়িয়ে …

21 r  caret  ensemble 

caretমডেলিংয়ের বিভিন্ন পদ্ধতি পরীক্ষার জন্য আমি আর এ লাইব্রেরিটি ব্যবহার করছি । trainControlবস্তুর এক পুনরায় স্যাম্পলিং পদ্ধতি নির্দিষ্ট করার অনুমতি দেয়। পদ্ধতি বর্ণনা করা হয় ডকুমেন্টেশন অধ্যায় 2.3 এবং অন্তর্ভুক্ত: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcvএবং oob। যদিও এর মধ্যে কিছু অনুমান করা সহজ, তবে এই সমস্ত পদ্ধতি পরিষ্কারভাবে সংজ্ঞায়িত …

20 r  resampling  caret 

আর caretপ্যাকেজটি কি উভয় alphaএবং মডেলের lambdaজন্য ক্রস-বৈধ glmnet? এই কোড চালানো, 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) প্রশিক্ষণের লগটি …

20 r  machine-learning  cross-validation  caret  glmnet 

আমি নির্দিষ্ট ডেটা সেটে ইনফরমেশন তৈরির জন্য ক্যারেটটি ব্যবহার করতে আগ্রহী। নিম্নলিখিতগুলি করা কি সম্ভব: আমি ক্যারেটে প্রশিক্ষিত একটি গ্ল্যামনেট মডেলের সহগ উত্পাদন করি। আমি অন্তর্নিহিত বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের কারণে গ্ল্যামনেটটি ব্যবহার করতে চাই কারণ আমি বিশ্বাস করি না যে গ্ল্যামের এটি রয়েছে? আরওসি মেট্রিক ছাড়াও কি এমন কোনও মেট্রিক আছে …

19 caret  glmnet 

ক্যারেট প্যাকেজ একাধিক মেশিন লার্নিং মডেলগুলির নির্মাণের জন্য একটি উজ্জ্বল আর গ্রন্থাগার, এবং মডেল ভবন ও মূল্যায়ন জন্য বিভিন্ন ফাংশন আছে। প্যারামিটার টিউনিং এবং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য, ক্যারেট প্যাকেজটি অন্যতম পদ্ধতি হিসাবে 'রিডার্টভি' সরবরাহ করে। একটি ভাল অনুশীলন হিসাবে, প্যারামিটার টিউনিং নেস্টেড কে-ফোল্ড ক্রস বৈধকরণ যা নিম্নলিখিত হিসাবে কাজ করে …

16 cross-validation  caret 

আমি সবেমাত্র কার্সেরায় মেশিন লার্নিং কোর্স থেকে একটি বক্তৃতাটি আবার দেখলাম। অধ্যাপক তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে প্রাক-প্রসেসিং ডেটার জন্য পিসিএ নিয়ে আলোচনা করেন যেখানে, তিনি বলেছেন যে পিসিএ কেবলমাত্র প্রশিক্ষণের ডেটাতে করা উচিত এবং তারপরে ম্যাপিংটি ক্রস বৈধকরণ এবং পরীক্ষার সেটগুলিতে রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়। আরও দেখুন পিসিএ এবং ট্রেন / …

16 r  pca  cross-validation  caret 

আমি এর মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করছি caret আর। প্যাকেজটির ing একটি ছোট কলেজ ভর্তি ডেটাসেট ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: 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] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

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 

চূড়ান্ত কোনও মডেল বাছাইয়ের আগে বিভিন্ন মডেল তৈরি করতে ক্যারেট স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি পূর্বনির্ধারিত টিউনিং গ্রিড ব্যবহার করবে এবং তারপরে সম্পূর্ণ প্রশিক্ষণের ডেটাতে চূড়ান্ত মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেবে। আমি প্যারামিটারগুলির একটি মাত্র সংমিশ্রণ সহ আমার নিজস্ব টিউনিং গ্রিড সরবরাহ করতে পারি। তবে এই ক্ষেত্রেও, ক্যারেট টিউনিং পরামিতিগুলির মধ্যে সেরা মডেলটিকে "নির্বাচন করে" …

15 r  caret 

আমি কিছুটা বিভ্রান্ত: কীভাবে ক্যারেটের মাধ্যমে প্রশিক্ষিত মডেলের ফলাফলগুলি মূল প্যাকেজের মডেল থেকে আলাদা হতে পারে? আমি পড়েছি ক্যারেট প্যাকেজ সহ র‌্যান্ডমফোরেস্টের ফাইনালমোডেল ব্যবহারের পূর্বাভাসের পূর্বে প্রিপ্রোসেসিং প্রয়োজন কিনা? তবে আমি এখানে কোনও প্রাকপ্রসেসিং ব্যবহার করি না। আমি ক্রেট প্যাকেজ ব্যবহার করে এবং বিভিন্ন মাতুর মানগুলির জন্য টিউন করে বিভিন্ন …

14 r  machine-learning  random-forest  caret  train 

একটি অনুকূল ল্যাম্বদা অনুসন্ধান করতে এবং একই কাজটি glmnetকরার caretজন্য ব্যবহারের মধ্যে তুলনা করে অনেক বিভ্রান্তি রয়েছে বলে মনে হয় cv.glmnet। অনেক প্রশ্ন উত্থাপিত হয়েছিল, যেমন: শ্রেণিবিন্যাস মডেল ট্রেন.glmnet বনাম cv.glmnet? ক্যারেটের সাথে গ্ল্যামনেট ব্যবহারের সঠিক উপায় কী? `ক্যারেট ব্যবহার করে ক্রস-বৈধকরণ` গ্ল্যামেট` তবে কোনও উত্তর দেওয়া হয়নি, যা প্রশ্নের …

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 

আমি একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল (মাধ্যমে প্রাপ্ত থাকেন train) একটি বাইনারি প্রতিক্রিয়ার জন্য, এবং আমি মাধ্যমে লজিস্টিক বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্স প্রাপ্ত থাকেন confusionMatrixমধ্যে caret। এটি আমাকে লজিস্টিক মডেল কনফিউশন ম্যাট্রিক্স দেয়, যদিও আমি নিশ্চিত নই যে এটির প্রাপ্তির জন্য কি দোরের ব্যবহার করা হচ্ছে। আমি ব্যবহার নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ড মানের জন্য বিভ্রান্তির …

13 r  classification  roc  caret  confusion-matrix