小编Dav*_*ann的帖子

我正在研究谷歌的Rstudio键盘快捷键.但找不到任何空的环境/工作空间.有没有这样的捷径？

如何将MI,ID,FL变成"MI","ID","FL",而不必输入每一个双引号？

我刚刚caret使用“xgbTree”方法（Extreme Gradient Boosting）构建了一个带有包的基本分类模型。它具有很高的准确性（3 类），但我看不到规则或绘制树。

当用插入符号构建树时，有谁知道如何绘制树？我尝试使用t 包中的xgb.plot.tree函数xgboos，但我收到一个错误，指出它无法绘制，因为我的模型不是函数xgb.Booster生成的类的对象xgb.train。有没有办法将我内置的模型强制caret转换为xgb.Booster对象？

我很感激任何帮助。

为了获得我的预测模型和真实值的相对 RMSE，我使用了代码

ratio<-prediction1/ISEtrain  

rRMSE1<-sqrt(mean((1-ratio)^2))

但我失败了，输出为“[1] Inf”。我的代码有什么问题？

谢谢 ！

我正在尝试重复以下代码行：

x.mat <- as.matrix(train.df[,predictors])
y.class <- train.df$Response

cv.lasso.fit <- cv.glmnet(x = x.mat, y = y.class, 
                          family = "binomial", alpha = 1, nfolds = 10)

...使用插入符号包，但无效：

trainControl <- trainControl(method = "cv",
                       number = 10,
                       # Compute Recall, Precision, F-Measure
                       summaryFunction = prSummary,
                       # prSummary needs calculated class probs
                       classProbs = T)

modelFit <- train(Response ~ . -Id, data = train.df, 
            method = "glmnet", 
            trControl = trainControl,
            metric = "F", # Optimize by F-measure
            alpha=1,
            family="binomial")

无法识别参数“ alpha”，并且“模型拟合每次折叠都会失败”。

我究竟做错了什么？帮助将不胜感激。谢谢。