@文章翻译自SERRF主页 SERRF是什么 SERRF的全名叫Systematical Error Removal using Random Forest SERRF是为大...
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ggplot2 在绘图的时候,会在数据的边界部分进行留余操作(base plot 也会这么做),这样使得数据不会落到坐标轴的边界甚至超出边界,大多数情况这是好的。但较真的我们...
iml 包 机器学习模型通常可以很好地进行预测,但无法解释。 iml软件包提供了用于分析任何黑匣子机器学习模型的工具: 特征重要性:哪些是最重要的功能? 特征效应:特征如何影...
由英国统计学家Cox提出,全称为比例风险回归模型(proportional hazards model),用于研究某些因素对生存期的影响。 基本概念 1 生存函数 变量表示待...
以下内容来自B站up主:大鹏统计工作室[https://space.bilibili.com/521800630] 的系列教学视频《R语言Logistic回归临床预测模型》第...
SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique),合成少数类过采样技术.它是基于随机过采样算法的一种改进方案,由于随机过采样采...
一、《An Introduction to Statistical Learning》统计学导论 学习统计学可以从这本书入手《An Introduction to Stati...
17. tSNE图绘制 清除当前环境中的变量 设置工作目录 查看示例数据 使用tsne包进行tSNE降维可视化分析 使用Rtsne包进行tSNE降维可视化分析
虽然有很多的机器学习方法,但从投票角度来看仍然不够多。所以需要创建更多的子模型,并且子模型之间不能一致,必须要有差异。如何创造这种差异性呢?可以每个子模型只看一部分的数据。比...