predict

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XGBoost Vorhersage() Fehler mit mehreren Features

Ich kann nicht sehen, wie XGBoost Vorhersage-Methode Vorhersagen mit mehr als einer Funktion macht. library(xgboost) library(MASS) sp500=data.frame(SP500) label=sp500[,1] lag1=sp500[-1,] lag2=la

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Fehler in predict.svm in R

Click here to access the train and test data I used. Ich bin neu in SVM. Ich habe das SVM-Paket in R ausprobiert, um meine Daten zu trainieren, die aus 40 Attributen und 39 Labels bestehen. Alle Attri

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naiveBayes und Vorhersage Funktion funktioniert nicht in R

Ich mache eine Sentiment-Analyse auf Twitter Kommentare (in kasachischer Sprache) mit unten R-Skript. 3000 (1500sad, 1500happy) Kommentare zum Trainingssatz und 1000 (Happy Sad Mixed) Kommentare zum T

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Probleme mit der Verwendung von plotCalibration() aus dem predefinyABEL-Paket in R

Ich habe einige Probleme mit der Funktion plotCalibration() gehabt, ich habe es früher in Betrieb genommen, aber kürzlich während der Arbeit mit einem anderen Datensatz (here is a link to the .Rda dat

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Erhalten Vorhersagen auf CV-Test Falten Partitionen mit R Caret-Paket?

Ich verwende Caret, um & Vorhersagen für mehrere Modelle zu vergleichen. Ich partitioniere zuerst meine Daten in 5 Kreuzvalidierungsfalten und verwende dann einen 10-fachen Lebenslauf in jedem der 5 T

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Zufallsvorhersagen vom linearen Modell in R

Ich habe einige Daten mit einigen fehlenden Werten für eine Variable, und ich möchte in der Lage sein, (zufällige) Vorhersagen für das, was diese sein könnten, zu erstellen. Hier ist mein erster Gedan

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Wie beitreten DecisionTreeRegressor Vorhersage der Ausgabe auf die ursprünglichen Daten

Ich entwickle ein Modell, das DecisionTreeRegressor verwendet. Ich habe den Baum unter Verwendung von Trainingsdaten gebaut und angepasst und die Ergebnisse von neueren Daten vorhergesagt, um die Gena

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cforest: Fehler bei der Vorhersage, wenn newdata einreihiger Datenrahmen ist

Hallo Ich benutze das Paket partykit und seine Funktion cforest, um ein Modell zu passen. Ich kann auch predict verwenden, um basierend auf einem mehrzeiligen Datenrahmen vorherzusagen. Ich kann jedoc

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Wie Vorhersagen machen eine PMML-Datei in R

mit habe ich eine XML-Datei PMML Funktion von PMML Bibliothek in R. adamodel_iOS=ada(label~.,data=train_iOS, iter=ntrees, verbose=TRUE, loss="ada", bag.frac=0.7, nu=0.1, control=defctrl, type="real")

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R var-Vorhersage erfordert sowohl die exogene Variablenliste als auch die Dummy-Variablenliste, was ist, wenn meine Spezifikation keine Dummy-Variablen enthält?

Ich entwickle ein Vektor Auto Regression (VAR) Zeitreihenmodell in R. Die Modellspezifikation enthält eine Matrix (xts Klasse) von endogenen Variablen namens "endog" und eine Matrix (auch xts Klasse)