我正在使用R编程语言。我正在尝试按照这里的说明进行操作:https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/MASS/html/parcoord.html library(MASS)
a = rnorm(100,10,10)
b = rnorm(100,10,5)
c = rnorm(100,5,10)
d = as.matrix(a,b,c)
parcoord(d[, c(3, 4, 2)], col = 1 + (0:149)%/%50) 它会产生以下错误: Error in d[, c(
我试图在R中使用随机森林来对一些kaggle数据进行分类,但每当我尝试使用我创建的模型时,我都会得到以下错误。
Error in predict.randomForest(fit, newdata = test, type = "class") :
Type of predictors in new data do not match that of the training data
我完全不知道这个错误的原因,谷歌也帮不了太多的忙。任何帮助或见解都将不胜感激。下面给出了简单的代码片段,它是对kaggle问题之一的响应。
fit = randomForest(as.fa
我开发了一个文本分类模型,其中我的X_test和X-train是二维数组。其中as y_test和y_train是一维数组。虽然我在训练、拟合和预测我的ML模型时没有遇到任何错误。但是我不知道为什么我在生成中华民国的分数上有困难。上面写着AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1!!
我无法找到解决这个问题的办法。所以我很想知道在ML模型中是否存在一维和二维数组的相关性。或者它应该是其中之一;要么是一维数组,要么是二维数组。
有人能解释一下吗?
文本分类模型的示例代码(生成roc评分):
from sklearn.me
我在R中使用C5.0构建了一个分类模型,如下所示:
library(C50)
library(caret)
a = read.csv("All_SRN.csv")
set.seed(123)
inTrain <- createDataPartition(a$anatomy, p = .70, list = FALSE)
training <- a[ inTrain,]
test <- a[-inTrain,]
Tree <- C5.0(anatomy ~ ., data = training,
trControl = train
我试图根据文本描述(‘eng’)预测no.of更新(‘sys_mod_count’)
我已经将“sys_mod_count”预定义为两个类,如果>=17为1;<17为0。
但是我想删除这个条件,因为这个值在现实世界中的决策时是不可用的。
我正在考虑用决策树/随机森林方法来训练特征集上的分类器。
def train_model(classifier, feature_vector_train, label, feature_vector_valid, is_neural_net=False):
# fit the training dataset on the classif
我用OneVsRestClassifier和SVC处理多标签分类,
from sklearn.datasets import make_multilabel_classification
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
L=3
X, y = make_multilabel_classification(n_classes=L, n_labels=2,