我用Caret (method = "rf")建立了一个模型，有3个预测变量(1个分类变量，2个数值变量)和1个响应变量(2个类别)。我的问题是分类预测变量"origen_flujo“。Origen_flujo有以下类别：
Lagos Llano Precordillera Val
浏览 0提问于2017-07-14得票数 0
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我不明白随机森林模型的varImp函数(caret包)和importance函数(randomForest包)之间的区别： BREAST LUNG
Energy_GLCM_R1SC4NG3 0.72534283我以为他们使用了同样<
浏览 1提问于2016-06-17得票数 17
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我想用Caret中的模型来计算变量的重要性，但是我不断地得到错误。我尝试了多种型号和不同的功能选择。varImp(object=model_gbm)这就是我遇到的错误：
“v
浏览 1提问于2019-06-14得票数 0
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我正致力于在癌症数据集的R中构建预测分类器。我使用随机森林，支持向量机和朴素贝叶斯分类器。我无法计算支持向量机和NB模型的变量重要性
如果有人能帮我，我会非常感激的。
浏览 18提问于2016-04-25得票数 3
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我发现R中的插入符包对查看建模的重要性变量非常有帮助。但是，我的数据集中有所有分类变量，在本例中，'varImp‘命令返回因子变量的每个标签的变量重要性。我只想确定重要的不同变量列表，而不是标签。library(caret)
logit <- glm(Life.Insurance.Owner~.
浏览 16提问于2019-06-18得票数 0
library(tidyverse)library(caret)plot(varImp(fullFit, scale = FALSE))
Overallsqft_above 3.4476093
sqft_livi
浏览 0提问于2018-09-20得票数 0
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我有一个包含117个变量和1000个案例(即行)的数据帧。我正在使用varImp{caret}运行一个迭代100次的偏最小二乘模型。我希望将varImp()输出的变量名和总值存储在一个117x100的矩阵中。a1 <- matrix(0,127,100)
a2 <- varImp(model.D60
浏览 2提问于2015-10-08得票数 1
我一直在尝试使用caret包中的varImp函数来计算具有混合比例特征的模型的变量重要性。我尝试了许多方法，包括重命名和对我的级别进行数字编码。下面的虚拟示例应该说明我的观点(经过编辑以反映@StupidWolf的更正)：set.seed(124)
dummy_datadummy_data$pred2 = fa
浏览 4提问于2021-02-26得票数 2
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我用R中的Caret软件包训练一个二元分类问题的logistic回归模型。我已经得到了结果，准确性等，但我也想知道变量的重要性(按重要性的递减顺序)。我使用了varImp()函数。但根据文档，重要性取决于班级：如何获得每个类的变量重要性？
谢谢
浏览 1提问于2018-06-10得票数 1
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有没有办法获得所选择的各个变量的重要性？我想过对通过coef获得的系数进行排序(...)命令(即离零的距离越大，变量越重要)。这是一种有效的方法吗？
谢谢你的帮忙!
浏览 0提问于2016-02-18得票数 8
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运行模型后，我使用varImp函数提取重要预测因子的列表(显示前20名)。但是，我想在字符列表中捕获预测值的名称。我该怎么做？从varImp返回的对象似乎没有列出预测器名称的属性-只有变量重要性。. , data = trainData, ....other params )str(<e
浏览 1提问于2014-06-25得票数 3
我在R中使用H2o包的automl()函数进行回归。 假设我使用名称"aml“来构建模型。max_models = 20, seed = 1,
keep_cross_validation_predictions = TRUE) automl()的排行榜显示了表现最好的模型我可以通过h2o.varimp()函数打印预测变量的重要性，并使用h2o.varimp_plot()函数为同样的结果绘制图形，只
浏览 27提问于2019-02-24得票数 3
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我有131个变量，其中我想得到重要的变量建模。我对所有变量运行决策树，然后使用caret::varImp计算变量的重要性，但输出不合适。下面是我的代码和输出。,data=InputData, method = 'class')OnnetAmount 35354.00TotalARPU
浏览 2提问于2016-06-12得票数 0
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我有一个数据集，其中包含6个预测变量(所有这些变量都是分类的)，一个响应变量和一个用于权重的列，以及大约3500个观察值。预测变量的级别从2到7不等。我已经为每个预测变量的水平定义了指示变量，例如其中Trade是“主”变量之一，零售值是它可以接受
浏览 5提问于2013-08-06得票数 1
1回答
目前，我对R相当陌生，在从包中提取我想要的信息时遇到了困难。我想要的是每个功能的重要性，以便我可以采取最高的排名功能，并继续调查这些。是否有人有使用MLSeq包的经验，或者知道有类似的机器学习包具有此功能？
浏览 4提问于2015-03-09得票数 0
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我想迭代拟合一个线性模型(= LM)，并在每次使用caret::varImp()函数迭代之后计算各个变量/预测器的变量重要性。我的数据表和天数如下( dt.train的列数总是不同的，days变量也是一样的)：## Create random data table: ##
dt.train <- data.table<- caret
浏览 3提问于2021-02-22得票数 0
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我试图计算使用cforest包中的party函数构建的随机森林的变量重要性。我想运行条件设置为TRUE的varimp，但是当我这样做时会收到错误消息。该错误如下：
在默认设置下运行Varimp，conditional = FALSE对于数据集，所有变量都是
浏览 0提问于2015-11-30得票数 2
1回答
我想训练一个随机森林来进行分类预测。如果我想要在预测模型中包括一组固定的独立变量(例如Y~.+x1+x2+x3中的x1、x2和x3 )，但从这组独立变量中排除它们(由表示)。在示例中)可以用来对数据进行分区/在林中创建分支/树，有没有一种简单的方法可以使用caret、grf或R中的另一个包来做到这一点？这里有一个例子:如果我想要预测</
浏览 3提问于2021-01-22得票数 0
我想使用caret包中的“caret”。它以前起过作用，我不知道为什么它不再起作用了。我把它应用在一个原木模型上。., family = binomial(link = logit), data = training_set)
除了删除所有的软件包并重新安装
浏览 1提问于2019-03-19得票数 0
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