Pertanyaan yang diberi tag r

29
Cara menangani data hierarkis / bersarang dalam pembelajaran mesin

Saya akan menjelaskan masalah saya dengan sebuah contoh. Misalkan Anda ingin memprediksi penghasilan seseorang yang diberikan beberapa atribut: {Usia, Jenis Kelamin, Negara, Wilayah, Kota}. Anda memiliki dataset pelatihan seperti itu train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3),...

regression machine-learning multilevel-analysis correlation dataset spatial paired-comparisons cross-correlation clustering aic bic dependent-variable k-means mean standard-error measurement-error errors-in-variables regression multiple-regression pca linear-model dimensionality-reduction machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network computer-vision clustering spss r weighted-data wilcoxon-signed-rank bayesian hierarchical-bayesian bugs stan distributions categorical-data variance ecology r survival regression r-squared descriptive-statistics cross-section maximum-likelihood factor-analysis likert r multiple-imputation propensity-scores distributions t-test logit probit z-test confidence-interval poisson-distribution deep-learning conv-neural-network residual-networks r survey wilcoxon-mann-whitney ranking kruskal-wallis bias loss-functions frequentist decision-theory risk machine-learning distributions normal-distribution multivariate-analysis inference dataset factor-analysis survey multilevel-analysis clinical-trials
29
R: Random Forest melemparkan NaN / Inf dalam kesalahan "panggilan fungsi asing" meskipun tidak ada dataset NaN [ditutup]

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . Saya menggunakan tanda sisipan untuk menjalankan hutan...

r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase
28
Bagaimana cara mengurangi dimensi dalam R

Saya memiliki matriks di mana a (i, j) memberi tahu saya berapa kali individu yang saya lihat halaman j. Ada 27K individu dan 95K halaman. Saya ingin memiliki beberapa "dimensi" atau "aspek" dalam ruang halaman yang sesuai dengan set halaman yang sering dilihat bersama. Tujuan utama saya adalah...

r clustering dimensionality-reduction
28
Menghitung pengulangan efek dari model lmer

Saya baru saja menemukan makalah ini , yang menjelaskan bagaimana menghitung pengulangan (alias reliabilitas, alias korelasi intraclass) dari pengukuran melalui pemodelan efek campuran. Kode R adalah: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc =...

mixed-model reliability intraclass-correlation repeatability spss factor-analysis survey modeling cross-validation error curve-fitting mediation correlation clustering sampling machine-learning probability classification metric r project-management optimization svm python dataset quality-control checking clustering distributions anova factor-analysis exponential poisson-distribution generalized-linear-model deviance machine-learning k-nearest-neighbour r hypothesis-testing t-test r variance levenes-test bayesian software bayesian-network regression repeated-measures least-squares change-scores variance chi-squared variance nonlinear-regression regression-coefficients multiple-comparisons p-value r statistical-significance excel sampling sample r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption probability self-study distributions references theory time-series clustering econometrics binomial hypothesis-testing variance t-test paired-comparisons statistical-significance ab-test r references hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem t-test data-visualization interactive-visualization goodness-of-fit
28
Adaptasi jarak Kullback-Leibler?

Lihatlah foto ini: Jika kita mengambil sampel dari kepadatan merah maka beberapa nilai diharapkan kurang dari 0,25 sedangkan tidak mungkin untuk menghasilkan sampel seperti itu dari distribusi biru. Akibatnya, jarak Kullback-Leibler dari kepadatan merah ke densitas biru adalah tak terbatas....

kullback-leibler
28
Mengapa dan kapan membuat paket R?

Saya mengerti pertanyaan ini cukup luas, tetapi saya bertanya-tanya apa yang harus menjadi poin penentu dalam memutuskan untuk membuat (atau tidak) paket baru untuk R. Untuk lebih spesifik, saya akan menambahkan bahwa pertanyaannya bukan tentang alasan untuk gunakan R itu sendiri, lebih lanjut...

r software