Alecsa

Modele hochet

Sur l`onglet données de Rattle, dans la ligne source, cliquez sur la case d`option en regard de R DataSet. Cliquez sur la flèche vers le bas en regard de la zone nom de données et sélectionnez IRIS. UCI dans le menu déroulant. Cliquez ensuite sur l`icône exécuter dans le coin supérieur gauche. Datasets. R les jeux de données incluent les weatherDS du paquet de hochet comme décrit dans l`annexe B du livre de hochet, et irisDS. Rattle fournit une interface graphique pour les fonctions de construction arborescente et de traçage des arbres de R. Pour utiliser cette interface graphique pour créer un arbre de décision pour Iris. UCI, commencez par ouvrir hochet: les forêts aléatoires sont mes préférées.

J`ai commencé à construire des ensembles d`arbres dans ma recherche de doctorat en 1987 et j`ai toujours soutenu qu`ils donnent d`excellents résultats. Ici, nous construisons des forêts à l`aide de randomForest (), CForest () et CoreModel (Model = “RF”). Notez également l`utilisation de la prédiction () pour appliquer le modèle à de nouveaux jeux de données. Cliquez sur les diagrammes de risque pour comparer les performances des modèles. Notez comment il est aléatoire impliqué dans la construction d`une forêt aléatoire, donc chaque fois que nous construisons une forêt aléatoire, nous obtenons des résultats différents! Nous générons 5 parcelles pour afficher le même algorithme randomForest () sur les mêmes données mais qui s`exécutent à des moments différents (et donc avec différentes sélections d`observations et de variables). La modélisation de l`arborescence de décision réside dans l`onglet modèle. Il s`ouvre avec l`arborescence sélectionnée. L`algorithme d`arborescence de décision commun est implémenté de manière variée par rpart (), ctree () et CoreModel (). LMAO à peu d Dan le Troll que je conduis mon 2012 Volt et 2017 Bolt en attendant mon modèle 3 tous alimentés par mon PV solaire avec ma maison.

Vous remarquerez l`utilisation des environnements R (comme dans New. env ()) dans les exemples ici. Voir le chapitre 2, page 50 et suivantes, du livre Rattle pour une explication et une discussion sur la raison pour laquelle c`est une bonne idée. En bref, lorsque vous travaillez avec plusieurs jeux de données, plusieurs constructeurs de modèles, et dans une équipe de mineurs, nous pouvons plus facilement répéter et partager les tâches et les résultats d`exploration de données selon les besoins, en utilisant des environnements pour encapsuler un projet. Notez que, tout en utilisant evalq et avec pour évaluer les expressions dans un environnement, nous ca aussi, bien que nous ne recommandons pas, attacher et détacher des environnements pour rendre leurs variables disponibles. 19 Commentaires sur “Tesla travail sur hochet/Squeak pointage par l`acoustique par téléphone” Bienvenue dans ce catalogue de scripts R pour l`exploration de données. Ces scripts prennent en charge et étendent le matériel d`exploration de données d`introduction que nous trouvons dans le livre Rattle. Nous construisons sur les outils fournis par Rattle pour passer d`être un novice mineur de données hochet dans le monde professionnel de l`exploration de données en utilisant R. Le reste de la sortie provient d`une fonction appelée printcp ().