我一直在尝试对数据运行一个岭模型。我首先组合了测试和训练数据，并进行了一些数据清理，然后将它们分离，并使用训练集提出了将其应用于测试数据的函数。，我分离了两个数据集。model.matrix函数时，它会返回矩阵。但是，当我在测试数据上尝试它时，它给出了一个包含所有变量的空行。x <- model.matrix(SalePrice~., tr
浏览 30提问于2020-01-18得票数 0
我是R的新手，我正在尝试理解逻辑回归的解决方案。到目前为止所做的一切是删除未使用的变量，将数据拆分为训练和测试数据集。我正在试着理解其中关于model.matrix的部分内容。我刚开始学习R和统计学，我不知道什么是model.matrix，什么是合同。代码如下：Xdel <- model.matrix(delay,fam
浏览 6提问于2017-08-18得票数 1
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我使用包neuralnet在R中构建了一个分类模型，但是，我遇到了一个著名的错误：使用string)Creating使用model.matrix创建虚拟列(确保没有列是因子，或使用步骤1的单热编码数据集和在步骤2中创建的公式，由paste functionTraining但是，当我使用compute或pred
浏览 9提问于2020-12-21得票数 0
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假设我的机器学习训练数据集包含3列，类别最多为50个不同的级别。我对列进行单热编码。测试数据集只有一行。在对测试数据集进行编码时，如何保持训练数据集的结构？v2 <- factor(c("A","A","B","C"))train_dummy <- as.data.frame(model.matrix</em
浏览 14提问于2018-12-24得票数 1
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为什么我们在stats包的model.matrix函数公式中提到-1。training_matrix <-model.matrix(Survived ~.-1, data = training) 在这种情况下使用标准的titanic数据集。还有一些文档说，只要我们在数据集中正确地声明了因子和数字，就可以使用带有-1表示法的model.matrix执行一次热编码。代码如下 data_1_matrix <-model.matrix</e
浏览 89提问于2020-11-23得票数 2
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我使用lars模型，并将其应用于具有数值数据和因子的大型数据集(75个特性)。mm <- model.matrix(target~0+.如果我将它应用于测试数据代码toy用一个玩具示例说明了这一点。在测试数据集中，因子不具有"
浏览 4提问于2015-11-26得票数 2
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我对R中的cv.glmnet()函数有一个疑问，该函数应该找到岭回归的参数λ的“最佳”值。在下面的示例代码中，如果您尝试使用比cv.glmnet()提供的值小的lambda值，您会发现误差平方和实际上比cv.fit$lambda.min提供的值小得多。
我在很多数据集上都注意到了这一点。(第6.6.1节使用Hitters数据集)。最小化MSE的lambda的实际值比ISLR书提供的值要小。在训练数据
浏览 1提问于2017-09-13得票数 0
我在这个软件包中使用R内的神经网络包。以下是来自该网站的列车数据：m <- model.matrix( ~ Survived + Pclass + Sex + Age + SibSp我加载测试数据并为测试做准备。test=read.csv("test.csv")
预测的
浏览 2提问于2015-05-21得票数 3
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验证数据中缺少类别
、、、
我在R中建立了一个基于训练数据集的分类模型，其中包含12个分类预测器，每个变量包含几十到数百个类别。
问题是，在我用于验证的dataset中，一些变量的类别比在培训数据中少。例如，如果我在训练数据变量v1中有三个类别-- 'a','b','c'，那么在验证数据集中，v1只有两个类别-- 'a','b'。在决策树或随机森林等基于树的方法中，它没有问题，但在逻辑回归方法(我<
浏览 4提问于2016-02-16得票数 2
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我正在使用MATLAB函数TreeBagger()进行随机森林分类，以完成一项任务。当测试数据的变量数量与训练数据的变量数量不同时，它会给出错误。我被告知，变量选择应该只在训练数据上进行，而不是在测试数据上，这样测试数据上就没有偏见。因此，在将初始数据集(50个变量)拆分为训练集和测试集后，我对训练集执行变量选择(独立性的卡方检验)。因此，训练<
浏览 0提问于2015-12-20得票数 1
我想在这个数据集中使用这个model.matrix函数。所以我强迫有字符的列成为一个因子列。mydata1$x4 = factor(mydata1$x4,labels = c("1","2","3"))但是当我使用model.matrix函数时，输出有五列。来自现有数据集的列x4被拆分为x42列和x43列。我哪里出错
浏览 3提问于2016-02-01得票数 0
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我有一个问题，运行glmnet lasso与广泛的数据集。我的数据有N=50，但p> 49000，所有因素。因此，要运行glmnet，我必须创建一个公式，但当我调用model.matrix( model.matrix，data)时，我就会用完内存，其中公式=类~。作为一个工作示例，我将生成一个数据集：for(i in 1:50) {
x = rep(letters[2:8], 7000rep('B', 15)
浏览 2提问于2013-06-11得票数 20
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我正在创建一个函数来执行交叉验证和岭回归来为模型选择预测器。我的函数的输入是dataframe和期望的结果变量outcome (所预测的内容)。我使用model.matrix()来创建一个x矩阵，并将其传递给glmnet()。我的函数在model.matrix()中使用model.matrix作为对象参数，但是看起来outcome是通过model.matrix()传递的错误数据类型。通常使用
浏览 2提问于2018-04-13得票数 1
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我有一个线性模型，其中一个自变量是一个因子，我试图在包含新的因子水平(不在估计模型的数据集中的因子水平)的数据集上进行预测。我希望能够通过手动指定将应用于该因子的系数来使用新的因子级别对观察值进行预测。例如，假设我估计了三种类型商店的日销售量，并在数据集中引入了第四种类型的商店。如果我尝试对新数据应用predict.lm()，我会得到一个错误，告诉我因子有新的水平(这是有意义的)。然而，考虑到我正在使用的真实模型有许多变量和交互项，并且我希望能够通过更改模型公式轻松地在各种模型规范之间循
浏览 4提问于2013-08-19得票数 7
我想知道为什么在下面的函数中，我使用带有CO2的基本R数据集Plant作为其数据列之一，我会得到以下错误：}
#
浏览 1提问于2018-03-23得票数 1
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将28级范畴变量转换为矩阵
、、、、
我有一个有一列公司的数据集，我将对这个数据集进行回归建模。当lm函数能够处理它时，将它转换为28列有什么相关性？
浏览 0提问于2017-07-22得票数 1
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我有一个数据集，我在其中使用model.matrix()函数将因子变量转换为虚拟变量。我的数据有10列，每个列有3个级别(2,3,4)，我已经分别为每个列创建了虚拟变量。xFormData <- function(dataset){ mm1<- model.matrix(~ factor(dataset$type_last1), data
浏览 1提问于2012-02-13得票数 5
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所以我正在处理一个数据集，它包含了泰坦尼克号上乘客的数据，你可以在here上找到。 因此，我在这里使用提供的训练数据。我想创建一个只包含数字(没有因子！)的数据集的模型矩阵。通过使用model.matrix函数。 之后，从该数据集中删除幸存的变量。 从这个矩阵中，我想将PCA拟合到上一步的矩阵中，绘制观察结果的分数(仅使用前2个维度)，并根据幸存变量对它们进行着色。我已经尝试了几种方法，但它似乎不准确，也没有颜色。M
浏览 37提问于2019-02-07得票数 0
有没有一种方法可以确保模型矩阵对于训练和测试集具有相同的列数？我尝试了以下几种方法： library(tidyverse)
cat_vars <- x[1, ] %>% select_if(is.factor(~., x_ent)x_mat_pr
x_mat_pr %>%dim() 如果我不使用<
浏览 15提问于2020-12-19得票数 0
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我有一个由60个数据点组成的时间序列数据集。我把数据集分成两部分:培训(前70%的数据)和测试集(最后30%的数据)。利用Matlab的fitrsvm函数，在训练数据集上建立了支持向量回归模型，并对测试数据集中的时间序列数据进行了预测。我的svr模型非常接近训练数据集。然而，它甚至没有尝试泛化测试数据集，它只是严重地不适合于数据，即给出一条直线，甚至不经过测试数据
浏览 1提问于2019-01-13得票数 1
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