一个函数统一238个机器学习R包，这也太赞了吧

Caret 是一个试图标准化机器学习过程的一个包。Caret 对 R 中最常用的机器学习方法 (目前支持238个R包)提供了统一的接口。

进行数据预处理
实现机器学习方法流程化模型构建
通过参数组合和交叉验证评估模型的参数
选择最优模型
评估模型性能

一键满足各种掉包，真正实现各种计算方法的结果比较。

如果这些包还不能满足需求，可以自己轻松定义新的方法，基于Caret进行使用。

文档见：https://topepo.github.io/caret/available-models.html

机器学习系列教程

从随机森林开始，一步步理解决策树、随机森林、ROC/AUC、数据集、交叉验证的概念和实践。

文字能说清的用文字、图片能展示的用、描述不清的用公式、公式还不清楚的写个简单代码，一步步理清各个环节和概念。

再到成熟代码应用、模型调参、模型比较、模型评估，学习整个机器学习需要用到的知识和技能。

机器学习算法 - 随机森林之决策树初探（1）
机器学习算法-随机森林之决策树R 代码从头暴力实现（2）
机器学习算法-随机森林之决策树R 代码从头暴力实现（3）
机器学习算法-随机森林之理论概述
随机森林拖了这么久，终于到实战了。先分享很多套用于机器学习的多种癌症表达数据集 https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/。
机器学习算法-随机森林初探（1）
机器学习模型评估指标 - ROC曲线和AUC值
机器学习 - 训练集、验证集、测试集
机器学习 - 随机森林手动10 折交叉验证
Caret使用（下一篇）

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