mlr осигурява това, за да можете да се съсредоточите върху експериментите си!Рамката предоставя контролирани методи като класификация, регресия и анализ на оцеляването, заедно с техните съответни методи за оценка и оптимизация, както и неподдържани методи като клъстеринг.Написано е по начин, който можете сами да го разширите или да се отклоните от реализираните удобни методи и вашите собствени сложни експерименти.Пакетът е добре свързан с пакета OpenML R, който има за цел да подкрепи съвместното машинно обучение онлайн и позволява лесно споделяне на набори от данни, както и задачи за машинно обучение, алгоритми и експерименти.Изчистване на интерфейса на S3 към класификация, регресия, клъстериране и методи за анализ на оцеляване Възможност за приспособяване, прогнозиране, оценка и повторно привеждане на модели Лесен механизъм за разширение чрез наследяване на S3 Абстрактно описание на учащите и задачи по свойства Параметрична система за учащите да кодират типове данни и ограничения Много удобствометоди и общи градивни елементи за вашите експерименти с машинно обучение Методи за разширяване като начално затваряне, кръстосано валидиране и подсимулиране Обширни визуализации, например ROC криви, прогнози и частични прогнози Бенчмаркинг на учащите за множество набори от данни Лесна настройка на хиперпараметрите, използвайки различни стратегии за оптимизация, включително мощни конфигуратори катоитератирана F-racing (irace) или последователна оптимизация, базирана на модел Променлив избор с филтри и опаковки Вложено преразпределяне на модели с настройка и избор на функции Разходно-чувствително обучение, настройка на праговете и корекция на дисбаланса Wrapper механизъм за разширяване на функцията на учащияnality по сложни и персонализирани начини Комбинирайте различни стъпки за обработка на сложна верига за извличане на данни, която може да бъде съвместно оптимизирана OpenML конектор за сървъра за отворено машинно обучение Удължителни точки за интегриране на вашите собствени неща Паралелизацията е вградена модулна проверка ...
r-mlr

Категории

Алтернативи на R mlr за всички платформи с всякакъв лиценз