我试图拟合一个正则化模型(LASSO,Ridge,ElasticNet),使用与cv.glmnet和glmnet的交叉验证分离。
我使用了这个,数据集有517行和13列(其中两个是分类变量)。因变量是“面积”。
我想要建立一个没有分类变量的模型。然后是计算每个LOOCV运行的系数平均值,以及R-平方和均方根的平均值。
数据集的最后10行如下
tail(wdbc,10)
X Y month day FFMC DMC DC ISI temp RH wind rain area
508 2 4 aug fri 91.0 166.9 752.6 7.1 25.9 41 3
我正在玩,并尝试用k均值聚类来训练prediction model .但是pre_model结果被标记为cluster id。因此,当我试图用confusionMatrix评估模型的性能时,它会弹出一个错误,表示testing data and predicted result are not in same level。那么,如何将预测结果中的label转换为1或0中的testdata$Class (是否欺诈)而不是集群id?谢谢!
代码:
data = read.csv("creditcard.csv")
data$Class <- as.factor(data$Cl
我想使用caret包中的train()函数执行逻辑回归。我的模型看起来像这样: model <- train(Y ~.,
data = train_data,
family = "binomial",
method = "glmnet") 使用得到的模型,我想要做出预测: pred <- predict(model, newdata = test_data, s = "lambda.min", type = "prob") 现在,我想评估模型预测与实际测试数据相比有多好。为此,我知道如何接收ROC和AUC
我试着训练一个分类模型,在这个模型中,损失在减少,但精度也在下降,这对我来说是没有意义的。我以为我计算的准确性是错误的,但情况似乎并非如此。难道不应该随着损失的减少,准确性的提高吗?还是说损失和准确性之间根本没有关联?
import numpy as np
import random
import numpy.core.multiarray
import cv2
import tensorflow as tf
import pandas as pd
from glob import glob
from get_data import next_batch, rawData
test, trai