另外,rsample 包提供了基本工具创建和分析数据集不同类型的重抽样,更适合与**机器学习包tidymodels **连用。 模型性能度量函数: image.png 生成模型数据: image.png 增加预测值列、残差列: add_predictions() add_residuals() library(modelr) ex = resample_partition(mtcars, c(test = 0.3, train = 0.7))...
最简单的方式是使用modelr::data_grid()函数,第一个参数是一个数据框,它对随后的参数都会找出其中的唯一值,然后生成所有组合: grid=sim1%>%data_grid(x)grid #># A tibble:10x1#>x #><int>#>11#>22#>33#>44#>55#>66#>77#>88#>99#>1010 接着我们添加预测值,使用modelr::add_predictions()函...
使用线性模型进行预测 df%>%add_predictions(m1)%>%head()%>%gt()%>%fmt_auto() 将预测值和真实值可视化后进行比较 df%>% add_predictions(m1)%>% ggplot(aes(x =experience,y =salary))+ geom_point()+ geom_line(aes(x =experience,y =pred))+ labs(x ='Experience',y ='Predicted Salary')...
诊断和预后模型通常使用准确性指标进行评估，如曲线下面积(AUC)或Brier评分，这些指标不涉及临床结果。决策...
add_model(rf_model) rf_fit <- rf_wflow %>% fit(data = ames_train) #线性回归 lm_fit <- linear_reg() %>% set_engine("lm") %>% fit(Sale_Price ~ Longitude + Latitude,data=ames_train) 构建模型评估的函数 estimate_perf <- function(model, dat) { ...
pred <- prediction(predictions = sms_results$prob_spam, labels = sms_results$actual_type) # ROC curves perf <- performance(pred, measure = "tpr", x.measure = "fpr") plot(perf, main = "ROC curve for SMS spam filter", col = "blue", lwd = 2) ...
# 分割数据集为训练集和测试集set.seed(123)train_indices <- sample(1:nrow(data), 0.7 * nrow(data))train_data <- data[train_indices, ]test_data <- data[-train_indices, ]# 构建决策树模型library(rpart)model <- rpart(Target ~ ., data = train_data)# 预测predictions <- predict(model...
下面是modelr核心函数,可以辅助抽样、交叉验证、残差计算等等 modelr::%>% modelr::data_grid modelr::mae modelr::rmse modelr::add_predictions modelr::fit_with modelr::model_matrix modelr::rsquare modelr::add_predictors modelr::formulae modelr::na.warn modelr::seq_range ...
最后，我们可以将预测值添加到测试数据集中以进一步验证其一致性。在Python中，predict和的舍入函数的组合可以生成一系列预测值，我们可以在测试数据集中使用该预测值进行进一步分析。predictions = model.predict(X_test)predictions = [round(x[0]) for x in predictions]X_test['predictions'] = predictionsX_...
pred=prediction(predictions,spam$type) perf_AUC=performance(pred,"auc") #Calculate the AUC value AUC=perf_AUC@y.values[[1]] perf_ROC=performance(pred,"tpr","fpr") #plot the actual ROC curve plot(perf_ROC, main="ROC plot") text(0.5,0.5,paste("AUC = ",format(AUC, digits=5, scient...