동일한 기능(대신 이름)이 많은 패키지에 있을 수 있습니다. 예를 들어 dplyr 패키지를 다운로드해 보십시오. 함수 이름에 대한 갈등의 바다를 보게 될 것입니다.
그러나 나는 당신의 방법에 따라 그것을 시도했습니다.
> install.packages( "dplyr" )
Error in install.packages : Updating loaded packages
Restarting R session...
> install.packages( "dplyr" )
Error in gregexpr(calltext, singleline, fixed = TRUE) :
regular expression is invalid UTF- 8
Error: no more error handlers available (recursive errors?); invoking 'abort' restart
Error in (function (srcref) : unimplemented type ( 29 ) in'eval'
Error: no more error handlers available (recursive errors?); invoking 'abort' restart
Warning in install.packages :
unable to access index for repository https: //cran.rstudio.com/src/contrib:
cannot open URL 'https://cran.rstudio.com/src/contrib/PACKAGES'
Installing package into ‘C:/Users/S_V_A/Documents/R/win-library/ 4.0 ’
( as ‘lib’ is unspecified)
Error in install.packages : error reading from connection
좋은 측면에서, 분류 문제에서 이미 사용된 목적 함수에 다른 페널티를 추가하는 방법(여전히 어떤 페널티인지 이해해야 함)을 배우고 결과가 어떻게 변하는지 관찰해야 합니다. 그렇지 않으면 이상한 것이 밝혀집니다. 우리는 하나의 모델을 훈련하고 완전히 다른 모델에 따라 기능 선택을 수행합니다. 단순히 R에 이미 기성품 패키지가 있기 때문입니다.
좋은 측면에서, 분류 문제에서 이미 사용된 목적 함수에 다른 페널티를 추가하는 방법(여전히 어떤 페널티인지 이해해야 함)을 배우고 결과가 어떻게 변하는지 관찰해야 합니다. 그렇지 않으면 이상한 것이 밝혀집니다. 우리는 하나의 모델을 훈련하고 완전히 다른 모델에 따라 기능 선택을 수행합니다. 단순히 R에 이미 기성품 패키지가 있기 때문입니다.
올바르게 설치
감사합니다. 저도 시도해 보겠습니다. 어떤 패키지에서 기능이 미스터리인지 이미 알고 있다면 왜 주문형 자동 설치를 만들지 않았는지 명확하지 않습니다.
감사합니다. 저도 시도해 보겠습니다. 어떤 패키지에서 기능이 미스터리인지 이미 알고 있다면 왜 주문형 자동 설치를 만들지 않았는지 명확하지 않습니다.
동일한 기능(대신 이름)이 많은 패키지에 있을 수 있습니다. 예를 들어 dplyr 패키지를 다운로드해 보십시오. 함수 이름에 대한 갈등의 바다를 보게 될 것입니다.
감사합니다. 저도 시도해 보겠습니다. 어떤 패키지에서 기능이 미스터리인지 이미 알고 있다면 왜 주문형 자동 설치를 만들지 않았는지 명확하지 않습니다.
mlpack 패키지를 가져옵니다. 당신이 먹어야 할 거의 모든 것이 있습니다. 아주 좋은 도서관.
행운을 빕니다
동일한 기능(대신 이름)이 많은 패키지에 있을 수 있습니다. 예를 들어 dplyr 패키지를 다운로드해 보십시오. 함수 이름에 대한 갈등의 바다를 보게 될 것입니다.
그러나 나는 당신의 방법에 따라 그것을 시도했습니다.
1과 0에 대한 회귀를 가르칩니까?
내가 알기로는 올가미 회귀라는 개념을 분류 문제로 옮기려는 시도가 가장 무의식적이다)
좋은 측면에서, 분류 문제에서 이미 사용된 목적 함수에 다른 페널티를 추가하는 방법(여전히 어떤 페널티인지 이해해야 함)을 배우고 결과가 어떻게 변하는지 관찰해야 합니다. 그렇지 않으면 이상한 것이 밝혀집니다. 우리는 하나의 모델을 훈련하고 완전히 다른 모델에 따라 기능 선택을 수행합니다. 단순히 R에 이미 기성품 패키지가 있기 때문입니다.
글쎄, 아니면 내가 모든 것을 오해했다)
내가 알기로는 올가미 회귀라는 개념을 분류 문제로 옮기려는 시도가 가장 무의식적이다)
좋은 측면에서, 분류 문제에서 이미 사용된 목적 함수에 다른 페널티를 추가하는 방법(여전히 어떤 페널티인지 이해해야 함)을 배우고 결과가 어떻게 변하는지 관찰해야 합니다. 그렇지 않으면 이상한 것이 밝혀집니다. 우리는 하나의 모델을 훈련하고 완전히 다른 모델에 따라 기능 선택을 수행합니다. 단순히 R에 이미 기성품 패키지가 있기 때문입니다.
글쎄, 아니면 내가 모든 것을 오해했다)
여기에는 실수로 올바르게 말해도 아무도 고마워하지 않을 정도로 역설적인 상황이 있습니다.
평가기준이 없기 때문)이 줄은 무엇을 의미합니까?
?
모델을 훈련시키기 위해 1에서 1300 사이의 인덱스를 가진 벡터를 만듭니다.
그리고 처음 200줄을 제출한 것으로 알고 있습니다. 맞습니까?
그러나 그들은 훈련에 참여하는 것처럼 보였습니다.
처음 200개가 아니라 마지막 "꼬리"
이것은 테스트 날짜입니다
1에서 1300까지의 인덱스를 가져옵니다.
그리고 모든 것을 가져 와서 마지막 n 조각을 뺄 수는 없습니다. 샘플마다 열 수가 매우 다르기 때문에 더 편리합니다.
그리고 모든 것을 가져 와서 마지막 n 조각을 뺄 수는 없습니다. 샘플마다 열 수가 매우 다르기 때문에 더 편리합니다.
어떤 의미에서?
기차가 있다 시험이 있다
모든 데이터가 기차로 정의된 경우 테스트하는 방법은 무엇입니까?
어떤 의미에서?
기차가 있다 시험이 있다
모든 데이터가 기차로 정의된 경우 테스트하는 방법은 무엇입니까?
컬럼인줄 착각했네요.
그런데 샘플이 있는 파일에 대해 전체 교육을 수행하고 다른 파일을 확인할 수 있습니까?