67
правок
Изменения
м
→Описание известных пакетов
Основная функция пакета — <code>ctree()</code>, которая используется для создания деревьев решения для таких задач регрессии как номинальные, порядковые, числовые а также многовариантные переменные отклика. На основе деревьев условного вывода <code>cforest()</code> предоставляет реализацию случайных лесов Бреймана. Функция <code>mob()</code> реализует алгоритм рекурсивного разделения на основе параметрических моделей (например, линейных моделей, GLM или регрессии выживания), использующих тесты нестабильности параметров для выбора разделения.
==== RandomForest ====
<code>RandomForest </code> <ref>[https://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html RandomForest package main info]</ref> — пакет с реализацией алгоритма randomForest. Используется для решения задач регрессии и классификации, а также для поиска аномалий и отбора предикторов.
==== ClusterR ====
Пакет <code>ClusterR</code> <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:
Пакет <ref>[https://www.rdocumentation.org/packages/e1071/versions/1.7-3 1071 package documentation]</ref> содержит в себя функции для анализа классов, кратковременного преобразование Фурье, нечеткой кластеризации, реализации SVM, вычисления кратчайшего пути, а также реализации наивного байесовского классификатора.
==== Mlr ====
В пакете <code>Mlr </code> <ref>[https://cran.r-project.org/web/packages/mlr/mlr.pdf Mlr package documentation]</ref> представлены модели для регрессии, классификации, кластеризации и анализа выживаемости, а также широкие возможности для оценки качества (в том числе функции для анализа ROC-кривых).
Есть поддержка параллельных вычислений и конвейерных операций.
==== H2O ====
В пакете <code>H20 </code> <ref>[https://cran.r-project.org/web/packages/h2o/index.html H20 main info page]</ref> представлены линейные модели, такие как градиентный бустинг, PCA, GLRM, KNN, Radom forest, наивный Байесовский классификатор. Сильная сторона этой библиотеки – работа с большими объемами данных и поддержка многопоточных вычислений.Однако в ней нет возможности задавать параметры используемых алгоритмов
== Примеры алгоритмов ==
