w******a
发帖数: 25 | 1
e1071 only has one method called e1071.e1071-deprecated().
i don't know how to use it.
> e1071-deprecated()
Error: object 'e1071' not found
nnet
>train<-read.csv("dataset_nee.csv",header=T)
> nnet(x=train[,2:4],y=train[,5])
Error in nnet.default(x = train[, 2:4], y = train[, 5]) :
element 1 is empty;
the part of the args list of 'c' being evaluated was:
(size, dim(y)[2]) |
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d*******o
发帖数: 493 | 2 "统计是计算机最容易实现的部分". I don't think so.
Please find R's counterparts in Java:
rpart for decision tree;
randomForest for random forests;
nnet neural network;
e1071 or kernlab for support vector machines;
e1071 for Naive Bayes;
earth for multivariate adaptive regression splines;
RWeka for boosting |
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s***1
发帖数: 343 | 3 分别用randomForest，e1071做random forest和svm，用ipred做cv。
刚开始的时候用iris练了RBF条件下的SVM，挺顺利的。但是上了实际基因数据就出问题
了。observation虽然只有不到200个，但是predictor var有差不多几万个（
microarray得到的数据）。
问题一：
老板要求试一下linear SVM，可是我发现ipred package里的errorest.SVM function好
像不能用于linear。 没有kernel="linear"的argument。
我于是后来只好用e1071的svm function（cross=10），然后用它自带的accuracies，
并平均一下这10个error值来看error rate，这种方法是不是不对？（我出来的结果很
奇怪，20个cost值各跑了一遍，error rate有10多个是一模一样的，但是想不明白问题
出在哪里）
有什么function可以直接算linear SVM的cv error rate吗？
问题二：
randomForest function当读入几万个... 阅读全帖 |
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t*******r
发帖数: 364 | 4 R的e1071的SVM分析包的svm函数里面有一个选项是shrinking是作用是什么？
？ svm 发现其对shrinking的解释是： option whether to use the shrinking-
heuristics (default: TRUE)
还是不太明白
e1071怎么对svm做变量选择？还是不能做变量选择？ |
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w**********y
发帖数: 1691 | 5 现在也开始ML了?
google c++ e1071
我在R下面用过.它在matlab和c++都有对应的包 |
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t**i
发帖数: 688 | 6 require(e1071)
permutations(5)
You get a matrix of 120 rows and 5 columns. |
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s*****n
发帖数: 2174 | 9 好像没有直接的函数, 不过有变通的办法, 比如:
library(e1071)
n <- 4
tt <- bincombinations(n) == 1
apply(tt, 1, function(vec) union((1:n)[vec],NULL)) |
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A*****n
发帖数: 243 | 11 check knn in e1071 package |
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A*****n
发帖数: 243 | 12 install.packages("e1071")
help(knn) |
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b****n
发帖数: 464 | 13 我知道write.svm可以把svm model写进文档中。但是没找到哪个function是可以读进的
。不知道有没有高人指点一下？
谢谢！ |
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S******y
发帖数: 1123 | 14 naiveBayes - R package e1071
Neural Net - R package nnet
Collaborative Filtering (?) - Matlab?? |
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s****i
发帖数: 197 | 15 小弟目前是一二流大学在读stat phd 刚刚成为phd candidate不久, 老板是做
classification
方向的, 最近正在拉合作 搞到一套数据 让我用classification (主要是random
forest, SVM
boosting这些啦)去套 希望看到的是用classification方法做出来的预测比用
multinomial
logistic regression做出来的准确 但是小弟用R的package改parameter无论如何也做
不出这效
果啊 即使用binomial的都是logistic比class的强 multi的logistic就更准了 每次见
老板都被
一顿臭骂 唉~ 请问各位大大该怎样改 用何种方法或者model才能提高classification
方法的准确
率啊 再次先谢谢众位大大了!!
==============更新==================
先谢谢 楼下几位大大的回答 这个问题是说的有点模糊 这套数据的response是一个
ordinal variable (0 1 2 3 4 5 五级 越大越显著 0表示没有... 阅读全帖 |
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d******e
发帖数: 7844 | 17 拜托... ..
e1071不过是调用libsvm而已... ...
目前学术圈里用得最多的SVM Package来自台湾，libsvm和liblinear |
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d******e
发帖数: 7844 | 19 拜托... ..
e1071不过是调用libsvm而已... ...
目前学术圈里用得最多的SVM Package来自台湾，libsvm和liblinear |
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B******5
发帖数: 4676 | 20 3跟R跑循环没关系吧，而且LZ应该是调用的e1071里面的SVM吧，那个都是C level的。
话说Python和SAS怎么搞SVM?
SAS？ |
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f*********y
发帖数: 376 | 21 用的是R中的e1071 package
data 包含 60 variable, 3.5 w observations
linear kernel 要 4hr, polynomial kernel 要 20+hr...
怎么提高速度呢? 非常感谢!
如果将需要把最后的model用C++实现, 进行分类, 会不会很耗时间, 若kernel不是
linear的话. |
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B******5
发帖数: 4676 | 22 e1071不就是那个最popular的package的接口 |
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