Nowy menedżer pakietów Pythona
Zarządzaj projektami w języku Python, uruchamiaj skrypty i narzędzia, obsługuj zależności i instaluj pakiety — a wszystko to za pomocą narzędzia uv.
uv to szybki pakiet Pythona i menedżer projektów napisany w Rust. Można go używać zamiast narzędzi pip, pip-tools, pipx, poezja, p
Czytaj więcej →Jak oszacować dokładność modelu w języku R przy użyciu pakietu Caret
Tworząc model predykcyjny, potrzebujesz sposobu na ocenę możliwości modelu na niewidocznych danych.
Zwykle odbywa się to poprzez oszacowanie dokładności przy użyciu danych, które nie zostały użyte do uczenia modelu, takich jak zestaw testów, lub przy użyciu walidacji krzyżowej. Pakiet caret w R udostępnia szereg metod szacowania dokładności algorytmu uczenia maszynowego.
W tym poście poznasz 5 podejść do szacowania wydajności modelu na niewidocznych danych. Będziesz mieć także dos
Czytaj więcej →Pakiet Caret R do stosowanego modelowania predykcyjnego
Platforma R do obliczeń statystycznych jest prawdopodobnie najpopularniejszą i najpotężniejszą platformą do stosowanego uczenia maszynowego.
Pakiet Caret w R został nazwany „przewagą konkurencyjną R”. Dzięki temu proces uczenia, dostrajania i oceniania modeli uczenia maszynowego w R jest spójny, łatwy, a nawet przyjemny.
W tym poście poznasz pakiet caret w R, jego najważniejsze funkcje i gdzie możesz dowiedzieć się więcej na ten temat.
Rozpocznij swój projek
Czytaj więcej →Wizualizacja danych z pakietem Caret R
Pakiet caret w R ma na celu usprawnienie procesu stosowanego uczenia maszynowego.
Kluczową częścią rozwiązywania problemów z danymi jest zrozumienie dostępnych danych. Możesz to zrobić bardzo szybko, podsumowując atrybuty za pomocą wizualizacji danych.
Istnieje wiele pakietów i funkcji do podsumowywania danych w R i może to wydawać się przytłaczające. Na potrzeby stosowanego uczenia maszynowego pakiet Caret udostępnia kilka kluczowych narzędzi, dzięki którym możesz szybko podsumow
Czytaj więcej →Dostrajanie modeli uczenia maszynowego za pomocą pakietu Caret R
Algorytmy uczenia maszynowego są parametryzowane tak, aby można je było jak najlepiej dostosować do danego problemu. Trudność polega na tym, że skonfigurowanie algorytmu dla danego problemu może być projektem samym w sobie.
Podobnie jak przy wyborze „najlepszego” algorytmu dla problemu, nie można z góry wiedzieć, które parametry algorytmu będą najlepsze dla problemu. Najlepiej jest zbadać empirycznie za pomocą kontrolowanych eksperymentów.
Pakiet caret R został zaprojektowany tak,
Czytaj więcej →Wybór funkcji w pakiecie Caret R
Wybór odpowiednich funkcji w danych może oznaczać różnicę między przeciętną wydajnością przy długim czasie treningu a świetną wydajnością przy krótkim czasie treningu.
Pakiet caret R zapewnia narzędzia do automatycznego raportowania trafności i ważności atrybutów w Twoich danych, a nawet wybierania najważniejszych dla Ciebie funkcji.
W tym poście odkryjesz narzędzia do wyboru funkcji w pakiecie Caret R z samodzielnymi recepturami w R.
Po przeczytaniu tego wpisu będziesz wied
Czytaj więcej →Porównaj modele i wybierz najlepszy, korzystając z pakietu Caret R
Pakiet Caret R umożliwia łatwe konstruowanie wielu różnych typów modeli i dostrajanie ich parametrów.
Po utworzeniu i dostrojeniu wielu typów modeli możesz chcieć poznać i wybrać najlepszy model, aby móc go używać do prognozowania, być może w środowisku operacyjnym.
W tym poście dowiesz się, jak porównać wyniki wielu modeli za pomocą pakietu Caret R.
Rozpocznij swój projekt dzięki mojej nowej książce Machine Learning Mastery With R, zawierającej samouczk
Czytaj więcej →5 pakietów Pythona do analizy danych geoprzestrzennych
W tym artykule omówiono znaczenie analizy geoprzestrzennej i przedstawiono pięć podstawowych pakietów Pythona do skutecznej obsługi i wizualizacji cennych wniosków z danych geoprzestrzennych.
Czytaj więcej →