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最近我学习使用 tidymodels 构建机器学习工作流,但是当我使用该工作流对测试集进行预测时,它会引发
我是 <strong>tidymodels</strong> 软件包的新手。我试图了解如何微调许多模型,但我发现了一个 <a href="https://
我是 <strong>tidymodels</strong> 和 <strong>modeltime</strong> 包的新用户。我发现这些包对于拥有来自不同包的不
我正在使用 R 配方包预处理数据集,进行 Yeo-Johnson 变换以使其更正态分布,然后进行缩放以对其进行标
我在这里的主要目标是更好地理解使用 modeltime_fit_resamples() 而不是传统的 fit_resamples() 做事方式的优势。
我目前正在尝试使用 tidymodels 框架在具有 101,064 行和 64 列的数据帧上拟合具有超参数调整的随机森林模
我想知道是否可以改变我的配方中的变量,获取变量列表并在找到 NA 时输入一个固定值 (-12345)。
我目前正在应用以下配方和工作流程,以便使用 <code>fit_resamples</code> 进行 5 折交叉验证来拟合随机森林
我有一个简单的方法来训练模型。我的分类变量随着时间的推移而变化,有时我希望将数字视为分类(
下面的代码工作正常,没有我知道的错误,但我想添加更多。 我想补充的两件事是: 1 - 模型
在比较来自许多不同重采样 <code>tidymodels</code> 的绘图模型结果的示例中,如何更改 x 轴刻度的标签?
我想使用 tidymodels 在交叉验证设置中调整游侠随机森林。 我的数据集不平衡。因此,我想使用游侠参数
<h2>问题:</h2> 我正在学习 Julia Silge (<a href="https://www.youtube.com/watch?v=dbXDkEEuvCU" rel="nofollow noreferrer">link here
我用 <code>resamples_fit</code> 和 <code>work_flow()</code> 做 <code>V-Fold Cross-Validation</code>。 我的模型是逻辑回归。
我正在尝试使用 verbose = TRUE 来查看调整网格的进度。 它似乎对我不起作用,是我放错了地方还是我使用
我正在使用 <code>tidymodels</code> 创建随机森林预测。我的测试数据包含训练数据中不存在的新因子水平,
在我的学校使用 R 几个月后,我最近开始使用 Tidymodels。 我试图在 Kaggle 上使用 <a href="https://www.kagg
<strong>亲爱的社区</strong> 当我使用 Tidymodels 框架为我的线性 (glm) 模型执行 recipe() 步骤时,我一直
我正在使用 tidymodels 包来使用 XGBoost 模型。 我的模型是 <pre><code>boost_tree(mtry = tune(), trees = 1000, l
我第一次使用 stacks 包在集成模型中堆叠我的回归模型。一切都相对顺利,直到我到达需要混合预测的步