Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Примеры кода на R

7 байт добавлено, 17:19, 23 апреля 2020
м
- -> —
==== Caret ====
В данном пакете <ref>[http://topepo.github.io/caret/index.html Caret guide book]</ref> представлены модели для регрессии и классификации, а также большая часть популярных метрик. В настоящее время имеется возможность использовать более 180 различных алгоритмов.
Основная функция в составе Caret - функция train(). Параметры обучения в ней задаются аргументом trControl, а оценка качества модели - аргументом metric.
Отличительными особенностями Caret является универсальность используемых команд, наличие автоматического подбора гиперпараметров для алгоритмов, в также наличие параллельных вычислений.
==== Party ====
Пакет Party <ref>[https://cran.r-project.org/web/packages/party/index.html party package main info page]</ref> содержит в себе инструменты для рекурсивного разбиения данных на классы. В пакета также доступна расширяемая функциональность для визуализации древовидных регрессионных моделей.
Основная функция пакета - ctree (), которая используется для создания деревьев решения для таких задач регрессии как номинальные, порядковые, числовые а также многовариантные переменные отклика. На основе деревьев условного вывода cforest () предоставляет реализацию случайных лесов Бреймана. Функция mob () реализует алгоритм рекурсивного разделения на основе параметрических моделей (например, линейных моделей, GLM или регрессии выживания), использующих тесты нестабильности параметров для выбора разделения.
==== RandomForest ====
Random Forest RandomForest <ref>[https://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html RandomForest package main info]</ref> - пакет с реализацией алгоритма random Forest. Используется для решения задач регрессии и классификации, а также для поиска аномалий и отбора предикторов.
==== ClusterR ====
Пакет ClusterR <ref>[https://cran.r-project.org/web/packages/ClusterR/vignettes/the_clusterR_package.html ClusterR documentation]</ref> состоит из алгоритмов кластеризации на основе центроидов (k-means, mini-batch-kmeans, k-medoids) и распределений (GMM). Кроме того, пакет предлагает функции для:
67
правок

Навигация