caret包,r语言caret包进行回归分析

caret包,r语言caret包进行回归分析

1.caret包简介。Caret是(ClassificationAndRegressionTraining)的缩写。这个函数集试图简化创建预测模型的过程。工具包括以下几个方面：1.数据分割2.数据预处理3.特征选择4.模型训练和每周学习caret函数如雁行·1内容R语言-使用caret包实现特征选择：草书特征消除(RFE)算法在插入符号（分类和回归训练的缩写）包中具有多种功能

加载所需的包：ggplot2警告消息：1：包'caret'是用R版本3.1.12构建的：包'ggplot2'是用R版本3.1.1>库（kernlab）构建的警告消息：1.安装caret包#以下是caret包依赖的所有包。您可以使用以下脚本安装预依赖包caret_needed_pa​​ckages<-c("ps","进程x"," 来电者"、"漂亮单位"、"备份"

在介绍caret包之前，我们以glmnet为例来解释一下如何在R中进行交叉验证。 虽然glmnet包中的cv.glmnet函数可以实现交叉检查，但我们这里的重点是解释交叉检查的一般过程。 另外，在caret包中bootstrap3carethttps://my.oschina.net/u/1463467/blog/226427Menuabc.dropdown-menu:before{position:absolute;top:-7px;left:9

Caret包（分类和回归训练）是一个函数集合，旨在简化创建预测模型的过程。 本系列将介绍数据预处理、特征选择、采样、模型参数调整等，包括：首先使用skim包中的skim_to_wide()函数进行基础统计分析；然后使用caret包中的dummyVars()创建单热编码；并使用preProcess()函数完成缺失数据、变量类型和近零方差变量的缺失值树模型（每个

插入符::trainControl<-function(method="boot",number=ifelse(grepl("cv",method),10,25),repeats=ifelse(grepl("[d_]​​cv$",method),1,NA),pR语言caret机器学习包对于想要掌握机器学习的人来说必不可少，旨在详细介绍caret包，以了解机器学习流程，加深对算法的理解。 Caret包包含数据