123
캐럿 패키지 (_C_lassification _A_nd _RE_gression _T_raining의 줄임말)는 예측 모델을 만들기위한 프로세스를 간소화하려고 시도하는 함수 집합입니다.이 패키지에는 리샘플링 변수 중요도 추정 및 기타 기능을 사용한 데이터 분할 전처리 기능 선택 모델 튜닝을위한 도구가 포함되어 있습니다.R에는 여러 가지 모델링 기능이 있습니다. 일부는 모델 학습 및 / 또는 예측 구문이 다릅니다.패키지는 기능 자체에 균일 한 인터페이스를 제공하고 일반적인 작업 (매개 변수 조정 및 변수 중요도)을 표준화하는 방법으로 시작했습니다.현재 릴리스 버전은 CRAN에서 찾을 수 있으며 프로젝트는 github에서 호스팅됩니다.일부 자원 : Applied Predictive Modeling 책에는 캐럿 및 40 개 이상의 다른 R 패키지가 있습니다.아마존 또는 출판사 웹 사이트에서 판매 중입니다.컴패니언 웹 사이트도 있습니다.Journal of Statistical Software에는 캐럿에 관한 논문도 있습니다.예시 데이터는 여기 (예측 자)와 여기 (결과)에서 얻을 수 있습니다.Ray DiGiacomo Jr가 Orange County R 사용자 그룹을 위해 조직하고 기록한 Youtube 패키지 용 웨비나가 있습니다.사용중!2014 년에 나는 패키지와 책을 인터뷰하고 토론했다.DataCamp에는 캐럿을 사용하는 R의 기계 학습에 대한 초보자 자습서가 있습니다.질문, 의견 또는 제안 사항이 있으면 언제든지 저에게 이메일을 보내십시오.이 HTML 페이지는 bookdown을 사용하여 작성되었습니다.

카테고리

라이센스가있는 모든 플랫폼에서 R Caret를 대체

Actian

Actian

Actian은 빅 데이터를 모든 조직의 비즈니스 가치로 전환합니까?상당한 자원을 가진 사람들 만이 아닙니다.
  • 유료 앱
  • Web
MorphL

MorphL

우리는 AI를 개방적이고 접근 가능하며 사용하기 쉽게 만드는 것이 가장 가치있는 통화라고 생각합니다.
  • 유료 앱
  • Web