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

R语言数据清洗与处理实战：run_analysis.R项目解析

资源摘要信息:"Getting_Cleaning_Data_Project" 知识点一：R语言基础及数据处理 R语言是一种用于统计分析、图形表示和报告的编程语言和软件环境。在本项目中，R语言的运用主要体现在数据处理上，具体包括数据读取、...

"R语言神器data.table：快速处理大数据，无需复制，高效聚合和连接

R语言神器data.table是一个用于快速处理大型数据集的强大工具，它在2017年2月1日发布了1.10.4版本。这个R语言包的标题是Extension of data.frame，它依赖于R的版本不低于3.0.0，并且引用了methods包。推荐使用的...

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...

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

在你提供的代码中，我没有看到 data 变量的定义，因此我将使用 iris 数据集作为示例数据集。首先，您需要安装并加载 dplyr、caret、nnet 和 neuralnet 包。接下来，您需要加载 iris 数据集。 ...

Learning-Data-Mining-with-R.zip_R 机器学习_data mining R code_data m

在数据挖掘中，R提供了许多库，如caret（Classification And REgression Training）用于模型训练，randomForest用于随机森林算法，tm（Text Mining）用于文本挖掘，以及ggplot2用于数据可视化。这些库为数据...

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)

library(caret) trainIndex <- createDataPartition(y1, p=0.8, list=FALSE) data_train <- data[trainIndex,] data_test <- data[-trainIndex,] y1_train <- y1[trainIndex] y1_test <- y1[-trainIndex] y2_train ...

# 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

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) 如果还是报错，可以查看报错信息，看看是...

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

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...

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

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...

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", ...

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...

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

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...

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（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

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...

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

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...

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...

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) # 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

在运行 trainControl 函数之前需要先载入 caret 包。因此，需要在代码开头添加 library(caret)。以下是修正后的代码： R library(caret) set.seed(123) # 生成50*30的随机数据 data <- matrix(rnorm(50...

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