原文:R語言:利用caret包中的dummyVars函數進行虛擬變量處理

dummyVars函數:dummyVars creates a full set of dummy variables i.e. less than full rank parameterization 建立一套完整的虛擬變量先舉一個簡單的例子: 我們可以直接增加一列rank,用數字代表不同情感 顯然,對於單個變量進行如上處理並不困難,但是如果面對多個因子型變量都需要進行虛擬變量處理時,將會花費大 ...

2016-03-09 23:51 0 1670 推薦指數:

查看詳情

R語言caret的學習(一)--數據預處理

caret(Classification and Regression Training)是一系列函數的集合,它試圖對創建預測模型的過程進行流程化。本系列將就數據預處理、特征選擇、抽樣、模型調參等進行介紹學習。 本文將就caret的數據預處理部分進行介紹學習。主要包括以下函數 ...

Tue Jan 16 02:45:00 CST 2018 0 4088
R語言caret的學習(三)--數據分割

本文將就caret的數據分割部分進行介紹學習。主要包括以下函數:createDataPartition(),maxDissim(),createTimeSlices(),createFolds(),createResample(),groupKFold()等 基於輸出結果的簡單分割 ...

Tue Jan 16 21:16:00 CST 2018 1 4108
R語言caret的學習(二)--特征選擇

進行數據挖掘時,我們並不需要將所有的自變量用來建模,而是從中選擇若干最重要的變量,這稱為特征選擇(feature selection)。本文主要介紹基於caret的rfe()函數的特征選擇。 一種算法就是后向選擇,即先將所有的變量都包括在模型,然后計算其效能(如誤差、預測精度)和變量重要 ...

Tue Jan 16 21:14:00 CST 2018 0 5501
R語言機器學習之caret運用

在大數據如火如荼的時候,機器學習無疑成為了炙手可熱的工具,機器學習是計算機科學和統計學的交叉學科, 旨在通過收集和分析數據的基礎上,建立一系列的算法,模型對實際問題進行預測或分類。 R語言無疑為我們提供了很好的工具,它正是計算機科學和統計科學結合的產物,開源免費 ...

Tue Mar 08 18:13:00 CST 2016 1 12133
R語言caret的學習(四)--建立模型及驗證

本文介紹caret的建立模型及驗證的過程。主要涉及的函數有train(),predict(),confusionMatrix(),以及pROC的畫roc圖的相關函數。 建立模型 在進行建模時,需對模型的參數進行優化,在caret其主要函數命令是train ...

Wed Jan 17 23:25:00 CST 2018 3 12350
R語言-虛擬變量

R語言中生成虛擬變量/啞變量 前言   虛擬變量又稱虛設變量、名義變量或啞變量,用以反映質的屬性的一個人工變量,是量化了的質變量,通常取值為0或1。引入啞變量可使線形回歸模型變得更復雜,但對問題描述更簡明,一個方程能達到倆個方程的作用,而且接近現實。 目錄  1. 模型引入虛擬變量的作用 ...

Fri Jun 24 19:36:00 CST 2016 0 10259
R語言_設置虛擬變量_啞變量

R語言中對包括分類變量(factor)的數據建模時,一般會將其自動處理虛擬變量或啞變量(dummy variable)。但有一些特殊的函數,如neuralnet的neuralnet函數就不會預處理。如果直接將原始數據扔進去,會出現”requires numeric/complex ...

Mon Oct 16 18:30:00 CST 2017 0 1142
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM