R语言e1071包中的支持向量机：仿真数据(螺旋线性不可分数据集)、简单线性核的支持向量机SVM(模型在测试集上的表现、可视化模型预测的结果、添加超平面区域与原始数据标签进行对比分析)、如何改进核函数

R语言e1071包中的支持向量机：仿真数据(螺旋线性不可分数据集)、简单线性核的支持向量机SVM(模型在测试集上的表现、可视化模型预测的结果、添加超平面区域与原始数据标签进行对比分析)、如何改进核函数相关推荐

R语言e1071包中的支持向量机：构建nu-classification类型的支持向量机SVM并分析不同nu值惩罚下模型分类螺旋线型（sprials）线性不可分数据集的表现
R语言e1071包中的支持向量机:构建nu-classification类型的支持向量机SVM并分析不同nu值惩罚下模型分类螺旋线型(sprials)线性不可分数据集的表现目录
R语言螺旋线型线性不可分数据xgboost分类：使用xgboost模型来解决螺旋数据的分类问题、可视化模型预测的结果、添加超平面区域渲染并与原始数据标签进行对比分析
R语言螺旋线型线性不可分数据xgboost分类:使用xgboost模型来解决螺旋数据的分类问题.可视化模型预测的结果.添加超平面区域渲染并与原始数据标签进行对比分析目录
R语言mgcv包中的gam函数拟合广义加性模型（Generalized Additive Model)GAM（对非线性变量进行样条处理、计算RMSE、R方、调整R方、可视化模型预测值与真实值的曲线）
R语言mgcv包中的gam函数拟合广义加性模型(Generalized Additive Model)GAM(对非线性变量进行样条处理.计算RMSE.R方.调整R方.可视化模型预测值与真实值的曲线) ...
python使用matplotlib对比多个模型在测试集上的效果并可视化、设置模型性能可视化结果柱状图（bar plot）标签的小数点位数（例如，强制柱状图标签0.7显示为两位小数0.70）
python使用matplotlib对比多个模型在测试集上的效果并可视化.设置模型性能可视化结果柱状图(bar plot)标签的小数点位数(例如,强制柱状图标签0.7显示为两位小数0.70) 目录
R语言随机森林模型：计算随机森林模型的特征重要度（feature importance）并可视化特征重要度、使用少数重要特征拟合随机森林模型（比较所有特征模型和重要特征模型在测试集上的表现差异）
R语言随机森林模型:计算随机森林模型的特征重要度(feature importance)并可视化特征重要度.使用少数重要特征拟合随机森林模型(比较所有特征模型和重要特征模型在测试集上的表现差异) 目录
R语言广义加性模型GAMs：可视化每个变量的样条函数、样条函数与变量与目标变量之间的平滑曲线比较、并进行多变量的归一化比较、测试广义线性加性模型GAMs在测试集上的表现(防止过拟合)
R语言广义加性模型GAMs:可视化每个变量的样条函数.样条函数与变量与目标变量之间的平滑曲线比较.并进行多变量的归一化比较.测试广义线性加性模型GAMs在测试集上的表现(防止过拟合) 目录
多个模型在测试集上的Accuracy以及AUC指标可视化对比实战
多个模型在测试集上的Accuracy以及AUC指标可视化对比实战目录多个模型在测试集上的Accuracy以及AUC指标可视化对比实战 #仿真数据
R语言leaps包中的regsubsets函数实现全集子集回归(all subsets regression)、使用调整R方和Mallows Cp统计量筛选最优模型、并可视化不同组合参数下的模型指标
R语言使用leaps包中的regsubsets函数实现全集子集回归(All Subsets Regression,ASR).使用调整R方和Mallows Cp统计量筛选最佳模型.并可视化不同组合参数下 ...
R语言基础包中的绘图函数——快速用R探索数据
library(ggplot2)#R语言中的基础包所带的绘图函数虽然用起来相对ggplot2包不是那么友好 #但在刚拿到原始数据时进行快速探索还是很方便的####散点图 #运用plot()函数,向函数 ...

R语言e1071包中的支持向量机：仿真数据(螺旋线性不可分数据集)、简单线性核的支持向量机SVM(模型在测试集上的表现、可视化模型预测的结果、添加超平面区域与原始数据标签进行对比分析)、如何改进核函数

R语言e1071包中的支持向量机：仿真数据(螺旋线性不可分数据集)、简单线性核的支持向量机SVM(模型在测试集上的表现、可视化模型预测的结果、添加超平面区域与原始数据标签进行对比分析)、如何改进核函数

R语言e1071包中的支持向量机：仿真数据(螺旋线性不可分数据集)、简单线性核的支持向量机SVM(模型在测试集上的表现、可视化模型预测的结果、添加超平面区域与原始数据标签进行对比分析)、如何改进核函数相关推荐

最新文章

热门文章