R语言使用caret包构建xgboost模型（xgbLinear算法）构建回归模型实战、通过method参数指定算法名称、通过trainControl函数控制训练过程目录R语言使用caret包构建xgboost

HtmlCss光标透明隐藏光标221106笔记光标有两种文字插入符光标(caret),一闪一闪的竖线鼠标光标(cursor),或者应该叫指针,或叫鼠标指针光标caret文字光标或叫插入符光标cursor

library(class)#containsknn()library(MASS)#tohavelda()library(carData)library(car)library(pROC)library(caret

1.文本颜色类2.背景颜色类3.其他类关闭按钮close三角符号caret块级居中center-block快速浮动pull-left（左浮动），pull-right(右浮动)清理浮动clearfix显示和隐藏

caret-color聚焦有时候会出现一闪一闪的黑色竖线，在css当中有此属性caret-color当我们想要改变竖线的颜色的时候，只需要输入颜色的指即可当我们不想要这个竖线的时候，只需要输入caret-color

//css使用stylus.xxx>>>.caret-w

>library(pacman)>p_load(dplyr,caret)集成模型方法：1、装袋-使用同一个数据集的不同样本（可通过有放回的抽样创建）来训练同一个模型的多个版本，然后这些模型会对新的观测数据进行投票

webkit-input-placeholder{color:#ddd;text-align:right;}修改textarea光标颜色textarea{vertical-align:baseline;caret-color

可以创建一个正则表达式对象： defregex=~"Groovy"当定义正则表达式时，可以使用以下特殊字符有两个特殊的位置字符用于表示一行的开始和结束：caret（∧）和美元符号（$）。

EnhancePDFDocumentReviewswithCaretAnnotationDecember18,2023DocumentSolutionsforPDFv7gainstheabilitytopreciselypointoutmissingcontentorrequiredchangestoPDFfiles.DocumentSolutionsforPDF(formerlyGrapeCit

data(iris)library(kknn)library(caret)index<-sample(1:nrow(iris),size=round(nrow(iris)/3),replace=FALSE

绘制ROC曲线6.参考1.数据导入library(dplyr)#数据处理使用library(data.table)#数据读取使用library(randomForest)#RF模型使用library(caret

ul,#myUL{list-style-type:none;}#myUL{margin:0;padding:0;}.caret{cursor:pointer;-webkit-user-select:none

一、简介RegularExpressions正则表达式二、使用2.1开始结束^caret脱字符，表文本开始位置，作为匹配文本开始元字符的时候必须是正则主主体的第一个字符，否则无效console.log(

UML图Originator:发起人类,到时候需要存储它的不同状态,里面有一个存储状态方法和一个恢复状态方法Memento:备忘录,里面就是一堆数据,发起人类需要存储的数据Caret

设置class="caret"表示箭头，可上可下。

三大基础符号：Bracket括号符号、caret插入符号和Dollars美元符号在正则表达式中存在三种括号符号：方括号（[）、花括号（{）及圆括号（(）方括号"["内是需要匹配的字符，匹配括号中任意一个字符

一、原理）一、FMX.Types中那些个有用的东西（倒序），你们记着晃一眼及时用哟1.001、虚拟键盘相关（2083、572行次）1.002、共享内容个克隆缓存中的属性相关（2090行次）1.003、Caret

参考文章：https://blog.csdn.net/jiabiao1602/article/details/44975741此代码主要用于我分析光谱数据，结果为二分类，此光谱数据共有128个波长，既128个特征。######数据的读入######setwd("C:/Users/chengdehe/Desktop/近红外")cheng<-read.csv("605_h4-1.csv",header

R语言机器学习之caret包详解（二：模型的训练以及调参）前言caret包模型调优的策略、示例、以及一些小tips前言在之前的博客中我们详细介绍过了数据的拆分策略、各种数据处理的方法、各种交叉验证的方法

R语言caret包结合自己的实际关注点对metric进行设置，并详细介绍defaultSummary等函数问题描述常见的回归模型评价指标平均绝对误差平均绝对百分比误差MSE(均方误差)RMSE(均方根误差

创建一个负责人类（Caret

overflow:hidden;/*隐藏溢出的文本*/white-space:nowrap;/*不换行*/border-right:.15emsolid#000;/*添加光标样式*/animation:blink-caret

管理者（Caret

使用caret::train()运行逻辑回归模型时出现问题。

css部分:.trigger{@applyflexitems-centerml-autocursor-pointerselect-none;color:var(--el-color-primary);.caret

饿了么树形组件的图标自定义默认样式:可以看到el-tree组件左侧自带展开与收起图标,咱们可以把它隐藏::.groupList{::v-deep.el-tree-node{.el-icon-caret-right

relative;padding:10px;border-radius:3px;background:#fff;border:1pxsolid#000;display:inline-block;}.tooltip.caret

这个函数是在caret包中的，你需要先安装并加载这个包。在调用confusionMatrix()函数之前，你需要有一个预测结果和一个真实结果的向量。

#R语言实现神经网络library(neuralnet)library(caret)library(MASS)library(vcd)data(shuttle)str(shuttle)#因变量use;table1

方法1：使用caret#bootstraplibrary(caret)library(Ecdat)data(Hedonic)train.control%sub(".*:\\s*","",.)%

install.packages(c('rpart','partykit','rpart.plot'))require(rpart)require(rpart.plot)require(partykit)require(caret

R语言包的升级与降级这篇博客只是记录一下在使用偏最小二乘判别分析时遇到的一些问题:暑期实习期间曾自行使用R语言caret包进行机器学习某些方法的训练，在训练过程中需要对某些包进行升级或者降级。

#logistic-caret::train#划分数据集set.seed(123)folds<-createFolds(y=data$Groups,k=10)#建一个放auc值的空向量auc<-as.numeric

width:16em;white-space:nowrap;border-right:2pxsolidtransparent;animation:typing3.5ssteps(16,end),blink-caret

width:18.5em;height:1.25em;border-right:1pxsolidtransparent;animation:typing3.5ssteps(37,end),blink-caret

mclust'这个名字的程辑包二、解决1、镜像网站打开RStudio，在工具栏选择Tools—>globaloption—>packages—>选择中科大或清华2、安装包install.packages("caret

node.label}}//树结构样式调整::v-deep.el-tree{background-color:$bottomContainerBackColor;//未展开时三角图标颜色.el-icon-caret-right

margin:0auto;/*设置盒子居中*/text-align:center;/*内容居中*/width:400px;height:600px;background-color:lightblue;}h1{caret-color

a=Analysis(['MDTH.py'],pathex=[],binaries=[],datas=[],hiddenimports=['pymdownx.magiclink','pymdownx.caret

本文是JohnsHopkinsUniverisity的课堂笔记文章是Rmarkdown中编写的（需要安装Rstudio和knitr）首先安装caret包install.packages("rmarkdown

hat{p}_{j}p^j1AnswerWPS中word：possibilityanswer1点击【插入】—【公式】—【公式编辑器】，然后操作环境WPSOffice2022冬季更新(13703)^读做caret

install.packages("randomForest")#只有caret包才有混淆矩阵#set.seed保证每次运行代码获得相同的随机样本npdata<-read.table("data.txt

在本文中，介绍简化模型构建和评估过程caret包的train函数可用于使用重采样评估模型调整参数对性能的影响在这些参数中选择“最佳”模型从训练集估计模型性能首先，必须选择特定的模型。

5.模型训练和调参内容：ModelTrainingandParameterTuningAnExampleBasicParameterTuningNotesonReproducibilityCustomizingtheTuningProcessPre-ProcessingOptionsAlternateTuningGridsPlottingtheResamplingProfileThetrainCo

R语言使用xgboost包拟合xgboost多分类模型：caret包的confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）目录

原标题：R语言机器学习：caret包使用及其黑箱模型解释(连续变量预测)作者：黄天元，复旦大学博士在读，目前研究涉及文本挖掘、社交网络分析和机器学习等。

R语言机器学习Caret包（Caret包是分类和回归训练的简称）、数据划分、数据预处理、模型构建、模型调优、模型评估、多模型对比、模型预测推理目录

R语言之-caret包应用caret包应用之一：数据预处理在进行时，我们会用到R中的很多扩展包，各自有不同的函数和功能。如果能将它们综合起来应用就会很方便。

R语言caret包的安装问题Rstudio报错：installloadedpakeages我不知道应该更新哪些包，直接将所有下载的包都更新了，更新之后顺利安装了caret包备注：已经下载的包除了Rstudio