library(caret) new_variables <- preProcess(data, pcaComp =5, method = 'pca') transformed_data <- predict(new_variables, data) transformed_data["y"] <-data[1] head(transformed_data)

时间: 2023-11-30 22:02:25 浏览: 85
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IT_CARET_CSS

这段代码是使用 R 语言中的 caret 包进行数据预处理。具体来说，它首先使用 preProcess 函数对原始数据进行主成分分析降维，将数据压缩为 5 维，并存储在 new_variables 变量中。然后，使用 predict 函数将原始数据转换为经过主成分分析降维后的数据，并将结果存储在 transformed_data 变量中。最后，将原始数据的第一列（通常是标签或目标变量）存储在新的 transformed_data 数据框中的名为 "y" 的列中。函数的输出是通过 head 函数查看的 transformed_data 的前几行。
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使用.dropdown类创建下拉菜单容器，.dropdown-toggle和data-toggle="dropdown"结合用于触发下拉显示，.caret类生成下拉箭头。 4. **滚动侦测 (Scrollspy)** Scrollspy根据页面滚动位置自动高亮导航菜单项...

library(dplyr) set.seed(33) train_X <- select(train, -c(Salary, log_Salary)) ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 5, repeats = 3, verboseIter = F) model_bagging <- train(y = train$log_Salary, x = train_X, method = "rf", metric = "MSE", maximize = F, trControl = ctrl, tuneGrid = expand.grid(mtry = 19))

trainControl函数用于设置交叉验证的参数，method参数设置为"repeatedcv"表示采用重复交叉验证的方法，number参数表示将数据分为5份，repeats参数表示重复运行3次以减小偶然性，verboseIter参数表示关闭交叉验证过程...

请用测试集训练集的写法，改写以下代码：library(caret) ctrl <- trainControl(method="cv",number=5) model1 <- train(data,y1,method="lm",trControl=ctrl) model2 <- train(data,y2,method="lm",trControl=ctrl) model3 <- train(data,y3,method="lm",trControl=ctrl) cv1 <- model1$results$RMSE cv2 <- model2$results$RMSE cv3 <- model3$results$RMSE set.seed(123) library(glmnet) x <- model.matrix(~.,data) y <- y1 # y2 或 y3 ridge1 <- cv.glmnet(x,y,alpha=0) ridge2 <- cv.glmnet(x,y,alpha=0) ridge3 <- cv.glmnet(x,y,alpha=0) plot(ridge1) plot(ridge2) plot(ridge3) set.seed(123) upper_bound <- mean(y1) + sd(y1)

cv1 <- sqrt(mean((predict(model1, data_test) - y1_test)^2)) cv2 <- sqrt(mean((predict(model2, data_test) - y2_test)^2)) cv3 <- sqrt(mean((predict(model3, data_test) - y3_test)^2)) set.seed(123) ...

请参考以下代码：library(caret) library(klaR) data(iris) splt=0.80 trainIndex <- createDataPartition(iris$Species,p=split,list=FALSE) data_train <- iris[ trainIndex,] data_test <- iris[-trainIndex,] model <- NaiveBayes(Species~.,data=data_train) x_test <- data_test[,1:4] y_test <- data_test[,5] predictions <- predict(model,x_test) confusionMatrix(predictions$class,y_test)。按照以下要求根据参考代码，写出完整的R语言代码：要求： （1）50*30，30个变量 （2）原始模型为线性 （3）给出三组不同的原始模型系数 （4）计算出CV值 （5）画出CV error图和Prediction error图 （6）基于一倍标准差准则给出参数值上限

ctrl <- trainControl(method="cv", number=5) cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv, main="CV Error Plot") plot(cv$pred, y...

运行library(caret) library(neuralnet) data <- read.csv("housing_renamed.csv") data$year_built[is.na(data$year_built)] <- median(data$year_built, na.rm = TRUE) predictors <- subset(data, select = -c(value_per_sq_ft)) response <- data$value_per_sq_ft ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 3) model1 <- train(response ~ ., data = predictors, method = "neuralnet", trControl = ctrl) model2 <- train(response ~ ., data = predictors, method = "neuralnet", trControl = ctrl) print(model1) print(model2)出现Something is wrong; all the RMSE metric values are missing:报错

这个错误可能是由于数据中存在缺失值导致的。...model1 <- train(response ~ ., data = predictors, method = "neuralnet", trControl = ctrl, preProcess = "impute") 你可以尝试这个方法来解决这个错误。

library(kernlab) # ksvm() library(caret) # confusionMatrix # 建立支持向量机模型（kernel='rbfdot'指定使用径向基函数） set.seed(1234) #剔除变量fnlwgt,在训练集上训练 svm_model <- ksvm(class ~.-fnlwgt, data = adult1_train, kernel = 'rbfdot') pred_svm <- predict(svm_model, adult1_train, type = 'response') confusionMatrix(pred_svm, adult1_train$class) pred_svm_test <- predict(svm_model, adult1_test, type = 'response') confusionMatrix(pred_svm_test, adult1_test$class)

根据您提供的代码，您使用了kernlab和caret库来建立支持向量机模型，并使用径向基函数作为核函数。 在训练模型时，您剔除了变量fnlwgt。然后，您使用训练好的模型进行了预测，并计算了在训练集和测试集上的...

再运行library(caret)train <- preProcess(train, method = "medianImpute")后出现Error in as.data.frame.default(data): cannot coerce class ‘"preProcess"’ to a data.frame

library(caret) preproc_obj <- preProcess(train, method = "medianImpute") train_processed <- predict(preproc_obj, train) 这将使用 preProcess 函数来填充训练数据的缺失值，并返回一个预处理对象 ...

运行以下代码时：library(caret) # define cross-validation method control <- trainControl(method="cv", number=10) # fit linear regression models and compute CV error lm1 <- train(y1 ~., data=data, method="lm", trControl=control) lm2 <- train(y2 ~., data=data, method="lm", trControl=control) lm3 <- train(y3 ~., data=data, method="lm", trControl=control) cv_error1 <- lm1$results$RMSE cv_error2 <- lm2$results$RMSE cv_error3 <- lm3$results$RMSE。发生以下错误：Error in data[, all.vars(Terms), drop = FALSE] : subscript out of bounds。请修改原代码

library(caret) # define cross-validation method control <- trainControl(method="cv", number=10) # fit linear regression models and compute CV error lm1 <- train(y1 ~., data=data, method="lm", ...

library(dplyr) library(caret) set.seed(123) trainIndex <- createDataPartition(data$value_per_sq_ft, p = .8, list = FALSE, times = 1) train <- data[ trainIndex,] test <- data[-trainIndex,] library(nnet) model1 <- nnet(value_per_sq_ft ~ ., data = train, size = 5, linout = TRUE) predict1 <- predict(model1, newdata = test) library(neuralnet) model2 <- neuralnet(value_per_sq_ft ~ ., data = train, hidden = c(5)) predict2 <- compute(model2, test %>% select(-value_per_sq_ft))$net.result改进这些代码，使之不报错

predict1 <- predict(model1, newdata = test) 接下来，使用 neuralnet 包构建另一个模型。 model2 <- neuralnet(Petal.Width ~ ., data = train, hidden = c(5)) 最后，使用 compute() 函数来...

在运行以下代码时：library(caret) set.seed(123) # 生成50*30的随机数据 data <- matrix(rnorm(50*30), nrow=50) # 生成三组不同的原始模型系数 coef1 <- rnorm(30) coef2 <- rnorm(30, mean=2) coef3 <- rnorm(30, sd=0.5) # 生成响应变量 y <- rnorm(50) # 计算CV值 ctrl <- trainControl(method="cv", number=5) cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv, main="CV Error Plot") plot(cv$pred, y, main="Prediction Error Plot") # 基于一倍标准差准则给出参数值上限 param_max <- coef1 + 1*sd(coef1)。出现了以下问题：Error in trainControl(method = "cv", number = 5) : could not find function "trainControl"。请对原代码进行修正

ctrl <- trainControl(method="cv", number=5) cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv, main="CV Error Plot") plot(cv$pred, y...

在运行以下代码时：library(caret) set.seed(123) # 生成5030的随机数据 data <- matrix(rnorm(5030), nrow=50) # 生成三组不同的原始模型系数 coef1 <- rnorm(30) coef2 <- rnorm(30, mean=2) coef3 <- rnorm(30, sd=0.5) # 生成响应变量 y <- rnorm(50) # 将数据转为数据框并添加列名 data <- as.data.frame(data) colnames(data) <- paste0("X", 1:30) # 计算CV值 ctrl <- trainControl(method="cv", number=5) cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv$results$lambda, cv$results$RMSE, type="b", main="CV Error Plot") plot(cv$pred$pred, y, main="Prediction Error Plot") # 基于一倍标准差准则给出参数值上限 param_max <- coef1 + 1*sd(coef1)。发生了以下错误：Error in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : 'x'和'y'的长度不一样。请对代码进行修改

ctrl <- trainControl(method="cv", number=5) cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl, tuneGrid=expand.grid(lambda=0)) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv$...

以下代码：library(caret) set.seed(123) # 生成50*30的随机数据 data <- matrix(rnorm(50*30), nrow=50) # 生成三组不同的原始模型系数 coef1 <- rnorm(30) coef2 <- rnorm(30, mean=2) coef3 <- rnorm(30, sd=0.5) # 生成响应变量 y <- rnorm(50) # 将数据转为数据框并添加列名 data <- as.data.frame(data) colnames(data) <- paste0("X", 1:30) # 计算CV值 ctrl <- trainControl(method="cv", number=5) cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv, main="CV Error Plot") plot(cv$pred, y, main="Prediction Error Plot") # 基于一倍标准差准则给出参数值上限 param_max <- coef1 + 1*sd(coef1)。发生了以下错误：Error in plot.train(cv, main = "CV Error Plot") : There are no tuning parameters with more than 1 value.。导致无法完成：要求： （1）50*30，30个变量 （2）原始模型为线性 （3）给出三组不同的原始模型系数 （4）计算出CV值 （5）画出CV error图和Prediction error图 （6）基于一倍标准差准则给出参数值上限。所以请修改代码，以完成要求任务

ctrl <- trainControl(method="cv", number=5) cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv$results$lambda, cv$results$RMSE, type=...

以下代码：library(caret) set.seed(123) # 生成5030的随机数据 data <- matrix(rnorm(5030), nrow=50) # 生成三组不同的原始模型系数 coef1 <- rnorm(30) coef2 <- rnorm(30, mean=2) coef3 <- rnorm(30, sd=0.5) # 生成响应变量 y <- rnorm(50) # 将数据转为数据框并添加列名 data <- as.data.frame(data) colnames(data) <- paste0("X", 1:30) # 计算CV值 ctrl <- trainControl(method="cv", number=5) cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv, main="CV Error Plot") plot(cv$pred, y, main="Prediction Error Plot") # 基于一倍标准差准则给出参数值上限 param_max <- coef1 + 1sd(coef1)。发生了以下错误：Error in plot.train(cv, main = "CV Error Plot") : There are no tuning parameters with more than 1 value.。导致无法完成：要求： （1）5030，30个变量 （2）原始模型为线性 （3）给出三组不同的原始模型系数 （4）计算出CV值（线性回归） （5）画出CV error图和Prediction error图（岭回归） （6）基于一倍标准差准则给出参数值上限。所以请修改代码，以完成要求任务

ctrl <- trainControl(method="cv", number=5) cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv, main="CV Error Plot") plot(cv$pred, y...

# 导入数据data <- read.csv("pendigits.csv")# 将数据集分为训练集和测试集library(caret)set.seed(123)trainIndex <- createDataPartition(data$V17, p = .8, list = FALSE, times = 1)train <- data[trainIndex,]test <- data[-trainIndex,]# 距离判别分析模型library(klaR)lda <- train(V17 ~ ., method = "lda", data = train)ldaPred <- predict(lda, newdata = test)ldaMisclass <- mean(ldaPred$class != test$V17)print(paste("LDA误判率:", ldaMisclass))# Bayes判别分析模型bayes <- train(V17 ~ ., method = "nb", data = train)bayesPred <- predict(bayes, newdata = test)bayesMisclass <- mean(bayesPred$class != test$V17)print(paste("Bayes误判率:", bayesMisclass))# Fisher判别分析模型# 计算类内散度矩阵S <- lapply(split(train[,1:16], train$V17), function(x) cov(x))Sw <- Reduce("+", S)# 计算类间散度矩阵mu <- aggregate(train[, 1:16], by = list(train$V17), mean)m <- as.matrix(mu[,-1])n <- as.numeric(mu[,1])muall <- colMeans(train[,1:16])Sb <- t(m - muall) %*% diag(n) %*% (m - muall)# 计算Fisher判别函数fisher <- solve(Sw) %*% (t(m - muall) %*% diag(n) %*% muall)fisherPred <- predict(test[,1:16] %*% fisher, newdata = test)fisherMisclass <- mean(fisherPred != test$V17)print(paste("Fisher误判率:", fisherMisclass))报Error in library(caret) : 不存在叫‘caret’这个名字的程辑包错

这段代码报错的原因可能是没有安装 caret 包。你可以尝试运行以下代码安装 caret 包： R install.packages("caret") 如果已经安装了 caret 包，那么你可以尝试重新加载该包： R library(caret) ...

library(tidyverse) library(readxl) library(caret) data1 <- read_csv("111.csv") data2 <- na.omit(data1) print(data1) dim(data2) head(data2)

这段代码的作用是加载 tidyverse、readxl 和 caret 三个 R 包，然后读取名为 "111.csv" 的 CSV 文件，将其存储在 data1 变量中。接着使用 na.omit() 函数删除 data1 中的缺失值，并将结果存储在 data2 变量中。最后...

你给我的这段代码library(caret) library(mlbench) # 创建一个虚拟的分类数据集 data(Sonar) dataset <- Sonar # 将目标变量转换为因子 dataset$Class <- as.factor(dataset$Class) # 创建控制参数 ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 5) # 创建逻辑回归模型 model <- train(Class ~ ., data = dataset, method = "glm", trControl = ctrl) # 输出五折交叉验证的结果 print(model) # 访问五折交叉验证的准确率 print(model$results$Accuracy)有什么使用注意事项

这段代码使用了caret和mlbench库来进行分类模型的五折交叉验证。下面是对这段代码的使用注意事项： 1. 确保已经安装了caret和mlbench库。你可以使用以下代码来安装这些库： R install.packages("caret...

参考以下两段代码代码：第一段：# Lab5: Cross-Validation and the Bootstrap # The Validation Set Approach install.packages("ISLR") library(ISLR) set.seed(1) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto,subset=train) attach(Auto) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) set.seed(2) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) # Leave-One-Out Cross-Validation glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(glm.fit) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(lm.fit) library(boot) glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) cv.err=cv.glm(Auto,glm.fit) cv.err$delta cv.error=rep(0,5) for (i in 1:5){ glm.fit=glm(mpg~poly(horsepower,i),data=Auto) cv.error[i]=cv.glm(Auto,glm.fit)$delta[1] } cv.error第二段：library(caret) library(klaR) data(iris) splt=0.80 trainIndex <- createDataPartition(iris$Species,p=split,list=FALSE) data_train <- iris[ trainIndex,] data_test <- iris[-trainIndex,] model <- NaiveBayes(Species~.,data=data_train) x_test <- data_test[,1:4] y_test <- data_test[,5] predictions <- predict(model,x_test) confusionMatrix(predictions$class,y_test)。完成以下任务：①建立50×30的随机数据和30个变量；②生成三组不同系数的①线性模型；③（线性回归中）分别计算这三组的CV值；④（岭回归中）分别画出这三组的两张图，两张图均以lambd为横坐标，一张图以CV error为纵坐标，一张图以Prediction error为纵坐标

data <- matrix(rnorm(1500), ncol = 30, nrow = 50) 2. 生成三组不同系数的线性模型： R library(glmnet) set.seed(123) x <- data[,1:29] y <- data[,30] fit1 <- cv.glmnet(x, y, alpha = 0.5, lambda = ...
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网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析

资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依