问题标签 [r-caret]
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r - 使用方法 gam 从 caret 包中训练错误：
我有一个gam模型，我知道它在 中工作得很好R，但是当我尝试“ train”使用包的相同模型时，caret它返回一个错误，指出输入数据列是列表。有人明白这个吗？
我正在运行的代码如下：
第一个 gam 模型工作正常，但 train 返回以下错误：
直接在公式上运行 model.frame.default 也会产生这个错误，所以这个问题严格来说不在于 train。
mydata 如下所示：
有关信息，我的 R 安装如下：
感谢您的帮助！
r - Caret::train - 未估算的值
我试图通过将“knnImpute”传递给 Caret 的 train() 方法的 preProcess 参数来估算值。根据以下示例，这些值似乎没有被估算，保持为 NA 然后被忽略。我究竟做错了什么？
任何帮助深表感谢。
更新：我已经能够直接使用 preProcess 函数来估算值。我仍然不明白为什么在火车功能中似乎没有发生这种情况。
r - R doMPI 安装不起作用 - 需要从源代码构建？
我正在尝试在 R 中安装 doMPI 包。显然没有可用于 3.x 版本的二进制文件？我需要从源代码构建它吗？
http://cran.r-project.org/web/packages/doMPI/ <>
目标是在 Windows 机器上使用插入符号运行并行处理。
r - Caret - 一些预处理选项在 Train 中不可用
在 caret::train 中，有许多预处理选项可以通过 'preProcessing' 参数传递。这让生活变得超级简单，因为测试数据会在调用“predict.train”时以与训练数据相同的方式自动进行预处理。是否可以以某种方式对“findCorrelation”和“nearZeroVar”做同样的事情？
我从文档中清楚地理解了为什么以下代码不起作用，但我希望这能澄清我的问题。理想情况下，我可以执行以下操作。
r - 使用 caret 包运行带有 controls = cforest_unbiased() 的 cforest
我想使用 caret 包运行一个公正的 cforest。这可能吗？
错误是Error in as.character.default(<S4 object of class "ForestControl">) :
no method for coercing this S4 class to a vector
这是因为 cforest_control() 无法强制转换为数据框。如果我使用，该功能确实有效：
但是，如果我想更改 ntree，这没有效果：
这不会像 randomForest 那样出错。
r - 使用 RMSE 的插入符号二进制分类
有没有办法让插入符号将 RMSE 用于二进制分类问题？
如果您尝试使用metric = "RMSE"分类问题，您将收到以下消息：
这是有道理的。但是有没有办法定义自定义指标？例如，如果您的结果是0或1，您可以将误差定义为模型预测的概率outcome - p在哪里。p
编辑 =====================
为了给出一些背景信息和想要使用这个度量的一些原因，请参阅Michael J. Procopio的An Experimental Analysis of Classifier Ensembles for Learning Drifting Concepts Over Time in Autonomous Outdoor Robot Navigation 中的 2.7.1，或关于 softclassval 的论文
r - 在 R 中使用插入符号进行交叉验证的 SVM
有人告诉我使用 caret 包，以便对我拥有的数据集执行支持向量机回归，并进行 10 倍交叉验证。我正在根据 151 个变量绘制我的响应变量。我做了以下事情： -
我得到了
但我希望能够查看我的褶皱，以及每个褶皱的预测值与实际值的接近程度。我该如何看待这个？
此外，它说： -
我只是想知道这意味着什么以及上表中的 C 代表什么？
这是我的数据集的片段。我正在尝试针对 151 个变量设置 RT 秒数。
谢谢
r - 如何在 R 中的插入符号序列中查看模型中的奇点
我有一个 161 x 151 的数据库，我在我的数据集上应用了以下内容：-
我得到回报
我知道这意味着我的很多变量是共线性的，因此不是自变量。所以我希望能够查看我的数据的系数矩阵，所以我做了：-
但是您可以想象的结果太大了，无法将其全部放入我的 R 屏幕中。有没有一种查看模型矩阵的方法，这样我就可以看到哪些变量彼此共线，此外，如果我的变量是共线的，从这里开始我可以做些什么来更好地改进模型？我该如何克服呢？
谢谢
r - 如何在 R 中查看更多数据
这可能是一个愚蠢的问题，但我对我的数据执行了 SVM，模型的最佳拟合出现在 C = 0.5 时，因为它给出了最佳 RMSE 值。这是伟大的。我通过执行以下操作对其进行了 10 次交叉验证，十次：-
我希望能够查看我所有预测值和观察值的值，就像你在执行函数时得到的那样：-
但它会打印出所有不同的 C 值（其中三个）的所有折叠和重复，这并不完全适合 R 的屏幕。
有没有办法我可以修改该函数，使其仅在 C 等于 0.5 时打印出 10 次重复中每个折叠的预测结果？
所以是这样的： -
但仅适用于 .C 为 0.5 时，因为目前它正在打印 .C 也是 0.25 和 1 时
谢谢
pca - 如何在执行主成分回归后提取成分以在 R 插入符号包中进行进一步分析
我有一个包含 151 个变量的数据集，这些变量被发现具有很高的共线性，因此我通过执行以下操作对其进行了主成分回归：-
这给了我：- RMSE = 65.7 R 平方 0.443
我只是想知道之后我是如何提取这些组件的，以便我可以说应用进一步分析（即对其执行 SVM，或随机森林）