caret 是一个用于创建机器学习工作流的一般包,方法使用如下: library(caret) library(kernlab) data(iris) head(iris) ?
之前已经给大家介绍了临床预测模型和机器学习中特征选择(变量选择)常见的方法分类: 机器学习中的特征选择(变量筛选)方法简介 今天就给大家演示过滤法在caret中的实现。 除此之外,还有其他一些过滤法,这些都在之前的推文中有介绍:机器学习中的特征选择(变量筛选)方法简介 在caret中通过sbf函数实现交叉验证的过滤法。 单变量过滤法(Univariate Filters) 在caret中使用sbf()函数实现。 下面是演示,使用随机森林,10折交叉验证,筛选变量 library(caret) ## Loading required package: ggplot2 ## Warning: package ' 以上就是caret中过滤法简单的演示,更多的使用方法大家自己探索,但是说实话不是很好用......
1.问题 在R 使用caret进行机器学习模型构建时候。针对二分类问题,会发现我们的预测值准确度达到100% 即,可以准确对目标进行分类。 最后输出,不管怎么切换Training与Testing的比例,准确率均为100% library(caret) data(mdrr) dim(mdrrDescr) ## creat data df=mdrrDescr
数据 library(caret) # for model-building library(DMwR) # for smote implementation library(purrr) # for ctrl) ## predict confusionMatrix(predict(model_rf, imbal_test), imbal_test$Class) 1.2 Under-sampling Caret image.png 2.1 ROC曲线 # Build custom AUC function to extract AUC # from the caret model object test_roc 更多详细细节,请见 caret documentation 精度/特异性:有多少个选定的相关实例。 调用/灵敏度:选择了多少个相关实例。 F1得分:精度和召回的谐波平均值。
我们今天给大家演示下caret包做随机森林分类的一个小例子,同时也给大家看看做预处理和不做预处理两种情况下的模型表现。 数据已上传到粉丝QQ群文件中。 加载R包和数据 rm(list = ls()) library(caret) ## Loading required package: ggplot2 ## Loading required package 我们之前已经铺垫了很多caret的基础知识,所以这里就不对结果做详细解读了,大家看不懂的去翻之前的推文吧。 做数据预处理 预处理 首先处理结果变量类不平衡的问题,我们这里就用downsampling吧,这个方法也在之前的推文中铺垫过了:R语言机器学习caret-06:重采样解决类不平衡 hotels <- downSample 看看caret包为我们自动选择的最终模型: rffit$finalModel ## Ranger result ## ## Call: ## ranger::ranger(dependent.variable.name
前面已经铺垫了超多caret的基础知识,所以下面就是具体的实战演示了。 今天给大家演示下caret做决策树的例子,但其实并不是很好用,还不如之前介绍的直接使用rpart,或者tidymodels,mlr3。 加载数据和R包 library(caret) library(modeldata) str(penguins) ## tibble [344 × 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame 建立模型 caret是可以调用rpart包实现决策树的,但是只支持一个超参数cp,感觉不如之前介绍的好用: 以决策树为例演示超参数调优的基本方法(上) 以决策树为例演示超参数调优的基本方法(下) # 设定种子数
查了一下 http://www.sublimetext.com/3 ,Build 3059中得描述: Added settings caret_extra_top, caret_extra_bottom and caret_extra_width to control the caret size 意思是增加了caret_extra_top caret_extra_bottom caret_extra_width 这三个设置来控制光标尺寸; caret_extra_top 超出光标上方的额外距离 caret_extra_bottom 超出光标下方的额外距离 caret_extra_width 超出光标宽度 设置的方法很简单 我自己测试了,基本算改回来了,嘎嘎 JavaScript { "caret_extra_top" : 1 , "caret_extra_bottom" : 1 , "caret_extra_width
查了一下http://www.sublimetext.com/3,Build 3059中得描述: Added settings caret_extra_top, caret_extra_bottom and caret_extra_width to control the caret size 意思是增加了caret_extra_top caret_extra_bottom caret_extra_width 这三个设置来控制光标尺寸; caret_extra_top 超出光标上方的额外距离 caret_extra_bottom 超出光标下方的额外距离 caret_extra_width 超出光标宽度 设置的方法很简单 { “caret_extra_top": 1, “caret_extra_bottom": 1, “caret_extra_width": 1 }
Crtl + D Duplicate Line or Selection:向下重复本行 Crtl + Y Delete Line:删除行 Ctrl + 向左箭头 Move Caret to Previous Word:将光标移动到上一个单词(符号)前面 Ctrl + 向右箭头 Move Caret to Next Word:将光标移动到下一个单词(符号)后面 Left with Selection:向左选择 Shift + 向下箭头 Down with Selection:向下选择 Ctrl + Shift + 向左箭头 Move Caret :选择到下一个单词(符号) Alt + Insert Generate…:快速生成get和set方法 Home Move Caret to Line Start:将光标移动到本行的开始位置 Shift + Home Move Caret to Line Start with Selection:选中本行 Ctrl + Shift + M Move Caret to
案例操作 下面以caret举例,Caret包的优点:主要使用train函数,集中多个模型。其中函数中定义了模型与调节参数,所以只要替换模型与参数,即可调用不同模型。 另外对于预测变量不管是分类变量还是连续性变量,Caret都可以构建。 本次操作利用pdp包里面的pima数据集进行演示。 Caret 参考 Caret resampling介绍 Caret基础介绍-Rebecca A Brief Introduction to caret 变量为连续性 Caret Tune 参数 循环设置 from Scratch【为什么要resampling 】 next Using XGBoost with Tidymodels 结合Caret Caret 案例Machine Learning for Insurance Claims Caret 预测Amesing huose-多个caret模型 Predict the Residential Sale Price of Properties
您也可以使用 来指示按钮作为下拉菜单。 type="button" class="btn btn-default dropdown-toggle" data-toggle="dropdown">默认 原始 <span class="<em>caret</em>
">个人增加时间成本——但降低总时间成本
项目目录编辑
使用caret包 使用递归特征消除法,rfe参数 x,预测变量的矩阵或数据框 y,输出结果向量(数值型或因子型) sizes,用于测试的特定子集大小的整型向量 rfeControl,用于指定预测模型和方法的一系列选项 Caret R包提供findCorrelation函数,分析特征的关联矩阵,移除冗余特征 [python] view plain copy set.seed(7) # load the library library(mlbench) library(caret) # load the data data(PimaIndiansDiabetes) #P calculate correlation # ensure results are repeatable set.seed(7) # load the library library(mlbench) library(caret) # ensure the results are repeatable set.seed(7) # load the library library(mlbench) library(caret
使用caret包 使用递归特征消除法,rfe参数 x,预测变量的矩阵或数据框 y,输出结果向量(数值型或因子型) sizes,用于测试的特定子集大小的整型向量 rfeControl,用于指定预测模型和方法的一系列选项 Caret R包提供findCorrelation函数,分析特征的关联矩阵,移除冗余特征 [python] view plain copy set.seed(7) # load the library library(mlbench) library(caret) # load the data data(PimaIndiansDiabetes) #P calculate correlation # ensure results are repeatable set.seed(7) # load the library library(mlbench) library(caret) # ensure the results are repeatable set.seed(7) # load the library library(mlbench) library(caret
tune 7.4 caret包进行交叉验证 # caret library(caret) # 重复3次10折交叉 control <- trainControl(method = "repeatedcv 7.5 <em>caret</em>包对变量重要程度排序 得到监督学习模型后,可以改变输入值,比较给定模型输出效果的变化敏感程度来评估不同特征对模型的重要性。 7.8 利用<em>caret</em>包选择特征 特征选择可以挑选出预测误差最低的属性子集,有助于我们判断究竟应该使用哪些特征才能建立一个精确的模型,递归特征排除函数rfe,自动选出符合要求的特征。 # <em>caret</em>选择特征 library(modeldata) library(<em>caret</em>) data(mlc_churn) churnTrain <- mlc_churn ind <- sample(2 (lmfit, col="red") predicted <- predict(lmfit,newdata = Quartet[c("x")]) actual <- Quartet$y3 # 这里用的caret
这种效果有两种实现方式: 1.使用color来实现 光标的颜色是继承自当前输入框字体的颜色,所以用color属性即可改变: input{ color:red; } 2.使用caret-color来实现 上一种方式已经修改了光标的颜色但是字体的颜色也改变了,如果只想改变光标的颜色而不改变字体的颜色那就使用caret-color属性: input{ caret-color:red; }
使用caret包,使用递归特征消除法,rfe参数:x,预测变量的矩阵或数据框,y,输出结果向量(数值型或因子型),sizes,用于测试的特定子集大小的整型向量,rfeControl,用于指定预测模型和方法的一系列选项 一些列函数可以用于rfeControl$functions,包括:线性回归(lmFuncs),随机森林(rfFuncs),朴素贝叶斯(nbFuncs),bagged trees(treebagFuncs)和可以用于caret set.seed(1234) library(mlbench) library(caret) data(PimaIndiansDiabetes) Matrix <- PimaIndiansDiabetes # ensure results are repeatable set.seed(1234) # load the library library(mlbench) library(caret) # load # ensure the results are repeatable set.seed(7) # load the library library(mlbench) library(caret) #
} } function POWERMODE() { { var caret while (numParticles--) { particles[particlePointer] = createParticle(caret.x , caret.y, caret.color); particlePointer = (particlePointer + 1) % 500 if (debug) { var el = document.querySelector('#input-textarea-caret-position-mirror-div var div = document.createElement('div'); div.id = 'input-textarea-caret-position-mirror-div
overflow-y: scroll; overflow-x: hidden; } } 密码输入框的设计,不需要光标直接隐藏 隐藏光标有几种方法 直接使用 caret-color // css .hide-cursor{ caret-color: transparent; // ios safari 11.1 +支持 } 由于 caret-color 只支持 iOS