So schätzen Sie die Modellgenauigkeit in R mithilfe des Caret-Pakets ein
Wenn Sie ein Vorhersagemodell erstellen, benötigen Sie eine Möglichkeit, die Leistungsfähigkeit des Modells anhand unbekannter Daten zu bewerten.
Dies erfolgt in der Regel durch die Schätzung der Genauigkeit anhand von Daten, die nicht zum Trainieren des Modells verwendet wurden, wie z. B. einem Testsatz, oder durch Kreuzvalidierung. Das Caret-Paket in R bietet eine Reihe von Methoden zur Schätzung der Genauigkeit eines Algorithmus für maschinelles Lernen.
In diesem Beitrag entdec
Weiterlesen →Caret R-Paket für angewandte prädiktive Modellierung
Die R-Plattform für statistische Berechnungen ist möglicherweise die beliebteste und leistungsstärkste Plattform für angewandtes maschinelles Lernen.
Das Caret-Paket in R wurde „Rs Wettbewerbsvorteil“ genannt. Es macht den Prozess des Trainierens, Optimierens und Bewertens von Modellen für maschinelles Lernen in R konsistent, einfach und macht sogar Spaß.
In diesem Beitrag erfahren Sie mehr über das Caret-Paket in R, seine wichtigsten Funktionen und wo Sie mehr darüber er
Weiterlesen →Datenvisualisierung mit dem Caret R-Paket
Das Caret-Paket in R soll den Prozess des angewandten maschinellen Lernens rationalisieren.
Ein wichtiger Teil der Lösung von Datenproblemen besteht darin, die Daten zu verstehen, die Ihnen zur Verfügung stehen. Dies geht sehr schnell, indem Sie die Attribute mit Datenvisualisierungen zusammenfassen.
Es gibt viele Pakete und Funktionen zum Zusammenfassen von Daten in R und es kann überwältigend sein. Für die Zwecke des angewandten maschinellen Lernens stellt das Caret-Paket einige
Weiterlesen →Optimieren von Modellen für maschinelles Lernen mithilfe des Caret R-Pakets
Algorithmen für maschinelles Lernen werden so parametrisiert, dass sie am besten an ein bestimmtes Problem angepasst werden können. Eine Schwierigkeit besteht darin, dass die Konfiguration eines Algorithmus für ein bestimmtes Problem ein eigenständiges Projekt sein kann.
Ähnlich wie bei der Auswahl des „besten“ Algorithmus für ein Problem können Sie nicht im Voraus wissen, welche Algorithmusparameter für ein Problem am besten geeignet sind. Am besten untersucht man dies empirisch mit ko
Weiterlesen →Funktionsauswahl mit dem Caret R-Paket
Die Auswahl der richtigen Funktionen in Ihren Daten kann den Unterschied zwischen mittelmäßiger Leistung bei langen Trainingszeiten und großartiger Leistung bei kurzen Trainingszeiten ausmachen.
Das Caret-R-Paket bietet Tools, mit denen Sie automatisch über die Relevanz und Wichtigkeit von Attributen in Ihren Daten berichten und sogar die wichtigsten Funktionen für Sie auswählen können.
In diesem Beitrag entdecken Sie die Funktionsauswahltools im Caret R-Paket mit eigenständigen R
Weiterlesen →Vergleichen Sie Modelle und wählen Sie mit dem Caret R-Paket das Beste aus
Mit dem Caret R-Paket können Sie ganz einfach viele verschiedene Modelltypen konstruieren und deren Parameter optimieren.
Nachdem Sie viele Modelltypen erstellt und optimiert haben, möchten Sie möglicherweise das beste Modell kennen und auswählen, damit Sie es verwenden können, um Vorhersagen zu treffen, möglicherweise in einer Betriebsumgebung.
In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie die Ergebnisse mehrerer Modelle mit dem Caret-R-Paket vergleichen.
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Weiterlesen →5 Python-Pakete für die Geodatenanalyse
In diesem Artikel wird die Bedeutung der Geodatenanalyse erläutert und fünf wesentliche Python-Pakete für die effektive Verarbeitung und Visualisierung wertvoller Erkenntnisse aus Geodaten vorgestellt.
Weiterlesen →So veröffentlichen Sie Ihr eigenes Python-Paket auf PyPi
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