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Cómo estimar la precisión del modelo en R usando el paquete Caret
Cuando se construye un modelo predictivo, se necesita una forma de evaluar la capacidad del modelo en datos invisibles.
Por lo general, esto se hace estimando la precisión utilizando datos que no se utilizaron para entrenar el modelo, como un conjunto de pruebas, o mediante validación cruzada. El paquete caret en R proporciona varios métodos para estimar la precisión de un algoritmo de aprendizaje automático.
En esta publicación, descubrirá cinco enfoques para estimar el rendimien
Leer más →Paquete Caret R para modelado predictivo aplicado
La plataforma R para computación estadística es quizás la plataforma más popular y poderosa para el aprendizaje automático aplicado.
El paquete de intercalación en R se ha denominado "la ventaja competitiva de R". Hace que el proceso de entrenamiento, ajuste y evaluación de modelos de aprendizaje automático en R sea consistente, fácil e incluso divertido.
En esta publicación descubrirá el paquete caret en R, sus características clave y dónde ir para obtener más informació
Leer más →Visualización de datos con el paquete Caret R
El paquete caret en R está diseñado para agilizar el proceso de aprendizaje automático aplicado.
Una parte clave de la resolución de problemas de datos es comprender los datos que tiene disponibles. Puede hacer esto muy rápidamente resumiendo los atributos con visualizaciones de datos.
Hay muchos paquetes y funciones para resumir datos en R y puede resultar abrumador. A los efectos del aprendizaje automático aplicado, el paquete caret proporciona algunas herramientas clave que pue
Leer más →Ajuste de modelos de aprendizaje automático mediante el paquete Caret R
Los algoritmos de aprendizaje automático están parametrizados para que puedan adaptarse mejor a un problema determinado. Una dificultad es que configurar un algoritmo para un problema determinado puede ser un proyecto en sí mismo.
Al igual que al seleccionar "el mejor" algoritmo para un problema, no se puede saber de antemano qué parámetros del algoritmo serán los mejores para un problema. Lo mejor es investigar empíricamente con experimentos controlados.
El paquete caret R fue di
Leer más →Selección de funciones con el paquete Caret R
Seleccionar las características correctas en tus datos puede significar la diferencia entre un rendimiento mediocre con tiempos de entrenamiento prolongados y un rendimiento excelente con tiempos de entrenamiento cortos.
El paquete caret R proporciona herramientas para informar automáticamente sobre la relevancia e importancia de los atributos en sus datos e incluso seleccionar las características más importantes para usted.
En esta publicación descubrirá las herramientas de selec
Leer más →Compare modelos y seleccione el mejor utilizando el paquete Caret R
El paquete Caret R le permite construir fácilmente muchos tipos de modelos diferentes y ajustar sus parámetros.
Después de crear y ajustar muchos tipos de modelos, es posible que desee conocer y seleccionar el mejor modelo para poder utilizarlo para hacer predicciones, tal vez en un entorno operativo.
En esta publicación, descubrirá cómo comparar los resultados de varios modelos utilizando el paquete caret R.
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Leer más →5 paquetes de Python para análisis de datos geoespaciales
Este artículo analiza la importancia del análisis geoespacial e introduce cinco paquetes esenciales de Python para manejar y visualizar de manera efectiva información valiosa a partir de datos geoespaciales.
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