Ένας νέος διαχειριστής πακέτων Python

Διαχειριστείτε έργα Python, εκτελέστε σενάρια και εργαλεία, χειριστείτε εξαρτήσεις και εγκαταστήστε πακέτα—όλα με το εργαλείο uv.

Το uv είναι ένα γρήγορο πακέτο Python και διαχειριστής έργου, γραμμένο σε Rust. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί αντί για εργαλεία pip, pip-tools, pipx, poet

Πώς να εκτιμήσετε την ακρίβεια του μοντέλου στο R χρησιμοποιώντας το πακέτο Caret

Όταν δημιουργείτε ένα μοντέλο πρόβλεψης, χρειάζεστε έναν τρόπο αξιολόγησης της ικανότητας του μοντέλου σε αόρατα δεδομένα.

Αυτό γίνεται συνήθως με την εκτίμηση της ακρίβειας χρησιμοποιώντας δεδομένα που δεν χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευση του μοντέλου, όπως ένα σύνολο δοκιμής, ή χρησιμοποιώντας διασταυρούμενη επικύρωση. Το πακέτο caret στο R παρέχει έναν αριθμό μεθόδων για την εκτίμηση της ακρίβειας ενός αλγορίθμου μηχανικής εκμάθησης.

Σε αυτήν την ανάρτηση ανακαλύπτετε 5 προσ

Πακέτο Caret R για Εφαρμοσμένη Προγνωστική Μοντελοποίηση

Η πλατφόρμα R για στατιστικούς υπολογισμούς είναι ίσως η πιο δημοφιλής και ισχυρή πλατφόρμα για εφαρμοσμένη μηχανική μάθηση.

Το πακέτο caret στο R ονομάστηκε «το ανταγωνιστικό πλεονέκτημα του R». Κάνει τη διαδικασία εκπαίδευσης, συντονισμού και αξιολόγησης μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε R συνεπή, εύκολη και ακόμη και διασκεδαστική.

Σε αυτήν την ανάρτηση θα ανακαλύψετε το πακέτο caret στο R, τα βασικά χαρακτηριστικά του και πού να πάτε για να μάθετε περισσότερα για αυτό.

Οπτικοποίηση δεδομένων με το πακέτο Caret R

Το πακέτο caret στο R έχει σχεδιαστεί για να απλοποιήσει τη διαδικασία της εφαρμοσμένης μηχανικής μάθησης.

Ένα βασικό μέρος της επίλυσης προβλημάτων δεδομένων για την κατανόηση των δεδομένων που έχετε διαθέσιμα. Μπορείτε να το κάνετε αυτό πολύ γρήγορα συνοψίζοντας τα χαρακτηριστικά με οπτικοποιήσεις δεδομένων.

Υπάρχουν πολλά πακέτα και λειτουργίες για τη σύνοψη δεδομένων στο R και μπορεί να αισθάνεται συντριπτικά. Για τους σκοπούς της εφαρμοσμένης μηχανικής εκμάθησης, το πακέτο ca

Συντονισμός μοντέλων μηχανικής εκμάθησης με χρήση του πακέτου Caret R

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης παραμετροποιούνται έτσι ώστε να μπορούν να προσαρμοστούν καλύτερα για ένα δεδομένο πρόβλημα. Μια δυσκολία είναι ότι η διαμόρφωση ενός αλγορίθμου για ένα δεδομένο πρόβλημα μπορεί να είναι ένα έργο από μόνο του.

Όπως η επιλογή του «καλύτερου» αλγορίθμου για ένα πρόβλημα, δεν μπορείτε να γνωρίζετε εκ των προτέρων ποιες παράμετροι αλγορίθμου θα είναι οι καλύτερες για ένα πρόβλημα. Το καλύτερο που έχετε να κάνετε είναι να διερευνήσετε εμπειρικά με ελεγχόμενα π

Επιλογή χαρακτηριστικών με το πακέτο Caret R

Η επιλογή των σωστών χαρακτηριστικών στα δεδομένα σας μπορεί να σημαίνει τη διαφορά μεταξύ μέτριας απόδοσης με μεγάλους χρόνους προπόνησης και εξαιρετικής απόδοσης με σύντομους χρόνους προπόνησης.

Το πακέτο caret R παρέχει εργαλεία για αυτόματη αναφορά σχετικά με τη συνάφεια και τη σημασία των χαρακτηριστικών στα δεδομένα σας και ακόμη και την επιλογή των πιο σημαντικών δυνατοτήτων για εσάς.

Σε αυτήν την ανάρτηση θα ανακαλύψετε τα εργαλεία επιλογής χαρακτηριστικών στο πακέτο Caret

Συγκρίνετε μοντέλα και επιλέξτε τα καλύτερα χρησιμοποιώντας το πακέτο Caret R

Το πακέτο Caret R σάς επιτρέπει να κατασκευάσετε εύκολα πολλούς διαφορετικούς τύπους μοντέλων και να συντονίσετε τις παραμέτρους τους.

Αφού δημιουργήσετε και συντονίσετε πολλούς τύπους μοντέλων, μπορεί να θέλετε να μάθετε και να επιλέξετε το καλύτερο μοντέλο, ώστε να μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε για να κάνετε προβλέψεις, ίσως σε λειτουργικό περιβάλλον.

Σε αυτήν την ανάρτηση θα ανακαλύψετε πώς να συγκρίνετε τα αποτελέσματα πολλών μοντέλων χρησιμοποιώντας το πακέτο caret R.

5 πακέτα Python για ανάλυση γεωχωρικών δεδομένων

Αυτό το άρθρο συζητά τη σημασία της γεωχωρικής ανάλυσης και εισάγει πέντε βασικά πακέτα Python για αποτελεσματικό χειρισμό και οπτικοποίηση πολύτιμων πληροφοριών από γεωχωρικά δεδομένα.

Πώς να δημοσιεύσετε το δικό σας πακέτο Python στο PyPi

από τον Marco Massenzio

Θέλετε

Κάντε τον περίπλοκο προγραμματισμό σας απλό με το timeboard, μια βιβλιοθήκη Python

του Μαξίμ Μαμάεφ