Question

我正在尝试创建一个机器学习集合，我的代码根据占用Ocp，年龄Age和性别Gender进行预测。

我想对最终预测的3个预测进行平均，但我不确定如何优化权重以最小化RSME。

我知道Gender应该支配数据集。

以下是我对代码的尝试：

temp <- NA; temp2 <- NA;temp3 <- NA
for (i in seq_len(11)) {
  for (j in seq_len(11)){
    temp2 = ((i-1)/10)*(((j-1)/10)*movie_pred2[,1]+((11-j)/10)*movie_pred2[,2]) +
      ((11-i)/10)*movie_pred[,3]
    temp2[temp2 > 5] = 5
    temp2[temp2 < 1] = 1
    temp[j] <- (sum((temp2 - tsind2[,2])^2)/length(tsind2[,2]))^.5
  }
  temp3[i,j] = temp[j]
}

我现在收到警告：

Error in temp3[i, j] = temp[j] : incorrect number of subscripts on matrix

In ((i - 1)/10) * (((j - 1)/10) * movie_pred2[, 1] + ((11 -  ... :
longer object length is not a multiple of shorter object length

Answer 1

您的代码开始于：

> temp3<- NA

..然后其他一些东西和目的

> temp3[i,j] = temp[j]

但结果temp的尺寸或大小无关紧要，您无法将尺寸标注的数据推送到空维对象中。

>dim(temp3)
NULL

您可能需要以下内容：

>temp3=matrix(NA, i,j)
>temp3[,j] <- something

现在..首先，我很抱歉，我不能再提供任何帮助/具体但是如果没有输入数据的示例，几乎不可能解释其余的代码。其次，除非这是家庭作业或自学，我建议你研究一下将计算RMSE的许多R包和/或为你做整体学习，例如： train

的caret函数

优化3个变量的平均权重

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