R包mlr的(二进制)因子变量应该有哪些类？
R包mlr中的(二进制)因子变量可以分为以下几类：
- 二进制因子变量：二进制因子变量是指只有两个水平的因子变量。在mlr中，可以使用
makeBinaryClassifTask()函数创建一个二进制分类任务，其中的因子变量就是二进制因子变量。 - 多水平因子变量：多水平因子变量是指具有多个水平的因子变量。在mlr中，可以使用
makeMulticlassTask()函数创建一个多分类任务，其中的因子变量就是多水平因子变量。 - 有序因子变量：有序因子变量是指具有一定顺序关系的因子变量。在mlr中，可以使用
makeMulticlassTask()函数创建一个多分类任务，并将因子变量的水平设置为有序水平，从而创建一个有序因子变量。 - 无序因子变量：无序因子变量是指没有明确顺序关系的因子变量。在mlr中，可以使用
makeMulticlassTask()函数创建一个多分类任务，并将因子变量的水平设置为无序水平，从而创建一个无序因子变量。
这些不同类型的因子变量在机器学习和数据分析中具有不同的应用场景和优势。例如，二进制因子变量适用于二分类问题，多水平因子变量适用于多分类问题，有序因子变量适用于具有顺序关系的分类问题，无序因子变量适用于没有明确顺序关系的分类问题。
对于R包mlr中的(二进制)因子变量，腾讯云提供了一系列相关产品和服务，如云服务器、云数据库、云存储等，可以帮助用户进行数据处理、模型训练和部署等工作。具体产品和服务的介绍可以参考腾讯云官方网站的相关页面。
相关·内容
我想准备一个数据集，以便在mlr包的Task中使用它。二元因数独立变量应该是因数类、逻辑类、字符类还是整数类？是否可以将超过2类的因子变量作为因子/字符，或者是否有集成在mlr中的模型，这些模型需要一个模型矩阵，而mlr不会自动进行转换？对于这些情况，mlr需要哪些
浏览 12提问于2017-08-16得票数 0
回答已采纳
我正在处理具有随机效果的多变量数据。我还有一个随机效应，R，它是一个因子变量。所以我的模型应该是这样的：A1andA2~D, random=1=~1|R
我尝试使用mvabund包中的函数manyglm，但它不能处理随机效果。或者我可以使用lme4，但它不能处理多变量
浏览 0提问于2018-06-30得票数 1
2回答
我看了足球数据，并试图预测是否会出现一个目标二进制的xgboost :逻辑。我训练模型，调和交叉验证，但预测似乎是合理的(低拍卖30%，但在其他统计数据高)。然而，当我看这个模型预测的概率时，它比实际的平均值要大得多。有什么能导致这件事的吗？
概率是多少？也就是说，第一<
浏览 0提问于2020-11-10得票数 1
1回答
我正在尝试调优AdaBoost算法的超参数。目标是训练一个以多类分类变量为目标的模型。我正在使用R中的MLR包。然而，MLR只给出字母(见下文)，所以我不确定这些变量是什么。
浏览 23提问于2021-07-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我试着更多地了解mlr3filters的AUC过滤器。：：auc()，我了解到我需要一个概率向量和一个具有(二进制)因子值的向量以及"true“类。在我的任务中，我有二进制类(作为“目标”)和许多数字特性，但不是0到1之间，所以我不能将它们解释为概率。那为什么要计算AUC呢？还是有一个额外的假设？我的问题是我不能从filter$help()上读到这个。
作为一个普遍的问题
浏览 1提问于2021-03-22得票数 1
回答已采纳
我使用R中的MLR包来拟合二进制问题的分类模型，对于每个模型，我使用"selectFeatures“函数对嵌入的特征选择执行交叉验证。在输出中，我从测试集和预测中检索平均AUCs。这一目标似乎已经实现，但结果却是奇怪的。用logistic回归作为分类器，得到AUC为0.5，即不选择变量。这个结果是出乎意料的，因为我用这个分类器得到一个0.9824432的AUC，使用链接问题中提到的
浏览 0提问于2018-11-12得票数 0
回答已采纳
1回答
我有50个预测因子和一个目标变量。我所有的预测器和目标变量都是二进制数0和1s。我正在用R进行分析。我用插入包训练我的模型，花了很长时间。我经常练习ML，但我不知道如何处理所有变量都是二进制的。
如何删除共线变量？
浏览 1提问于2017-10-22得票数 0
回答已采纳
我试图使用rpart在R中创建一个序数回归树，预测器大部分是序数数据，在R中存储为factor。当我使用rpart创建树时，我得到了如下内容：其中的值是因子值(例如，A170的标签范围从-5到10)。有关输出树的示例，请参见下面。正如您在上面看到的，序数变量A170现在似乎已被转换为多个虚拟分类值，即第二个树中的A17010是A170 of value 10的一个虚拟变量。那
浏览 2提问于2015-06-13得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在尝试为多类分类创建一个决策树算法。我决定使用mlr3包，以便拥有最多的参数调优选项。然而，我似乎在创建分类任务时遇到了问题。用于任务的数据位于一个数据帧中，其中包含多个变量，所有变量都是数字，并且只有一个因子，即"cluster"，具有四个级别1-4。这也是目标变量。这是当前的代码：
task = as_task_classif(trainset, target = "cluste
浏览 22提问于2021-07-29得票数 0
3回答
我正在寻找一个做对数回归(曲线拟合到对数方程)的Ruby gem或库。我尝试过statsample ()，但它似乎没有我想要的东西。有人有什么建议吗？
浏览 1提问于2010-10-09得票数 8
1回答
我有一个价值缺失的因素。我知道这个因素值取决于几个日期的组合。imputed <- mice(toimpute)
iter变量1 1在FUN中的错误(newX，i，.)：'x‘必须是数字，此外:警告消息: 1:在var中(data，j，na.rm
浏览 0提问于2016-07-07得票数 3
回答已采纳
我试图通过修改Torgo的“使用R进行数据挖掘”的第4章中的代码，使用AdaBoost和gradient boosting (分别是ada和gbm包)在R中生成一组精度/响应曲线。示例代码如下：。Torgo确实实现了AdaBoost，但是使用了一个不同的包(正如我所说的，我正在尝试使用包ada)。但是，我无法在不返回这样或那样的错误的情况下交换方法。如果任何人有任何见解，
浏览 0提问于2013-05-13得票数 0
1回答
我正在研究一个使用随机森林作为分类器的文本分类问题，以及一个单词包式分类方法.我正在使用随机森林的基本实现(在scikit中)，它在每次拆分时在单个变量上创建一个二进制条件。考虑到这一点，使用简单的tf (术语频率)特征有什么区别吗？如果每个单词都有一个相关的权重，表示文档中出现的次数，或者tf-国防军(术语频率*反向文档频率)，其中术语频率也乘以一个值，该值表示文档总数与包含该词的文档数量之间的比率)？在我看来，这
浏览 0提问于2014-09-16得票数 9
回答已采纳
以下是我的变量：我总共有60名参与者(每个二进制X有30名)。我想看看M是否对X和Y有任何调节作用。我把编码的X变成0和1，然后把它变成一个因子(as.factor)。然后，我在R中运行了一个lm()与交互(X*M)，所有的主要影响和交互作用都非常显著，如下所示。
现在我想画出这幅图，我正在尝试使用交互包</
浏览 2提问于2021-05-06得票数 0
1回答
我看到，在约翰·威利( John，2004 )的“编程语言设计概念”( Programming Language Design Concepts )一书中，有一个关于二进制数据的定义：·C的可绑定实体是类型、变量和函数过程。
·JAVA的可绑定实体是值、局部变量、实例和类变量、方法、类和包</e
浏览 2提问于2018-06-19得票数 2
回答已采纳
我看到，在约翰·威利( John，2004 )的“编程语言设计概念”( Programming Language Design Concepts )一书中，有一个关于二进制数据的定义：
·C的可绑定实体是类型、变量和函数过程。
·JAVA的可绑定实体是值、局部变量、实例和类变量、方法、类和包</
浏览 0提问于2018-06-20得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在尝试在R中找到一个可以用于回归的特征选择包。大多数包使用响应变量的因子或类来实现其分类方法。特别是，我感兴趣的是，是否有一种使用随机森林的方法来实现这一目的。此外，这一领域的一篇好论文也会很有帮助。
浏览 1提问于2015-03-19得票数 0
当我尝试用逻辑回归拟合的family="binomial“来拟合glmnet()时，我得到了这个错误：任何帮助都将不胜感激-我已经在互联网上搜索过了，但还找不到任何有帮助的东西编辑：> data
V1 V2
浏览 2提问于2015-05-02得票数 6
我正在尝试平衡我的数据，在这些数据中，多数类的比例为99%，而稀有类的比例为1%。我的响应变量是二进制的，而我的自变量既是二进制变量，也是整数变量和分类变量。我使用ROSE包的ROSE函数，但得到以下错误："Error in rose.sampl(n，N，p，ind.majo，maj
浏览 46提问于2019-04-27得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播活动推荐
腾讯云开发者
