decision_tree(cost_complexity = tune(), min_n = tune()) %>% set_engine("rpart") %>% set_mode("regression") # 装袋决策树 bag_cart_spec<- bag_tree() %>% set_engine("rpart", times = 50L) %>% set_mode("regression") #随机森林rf_spec<- rand_forest(mtry = tune(), min_n...
Tidymodels是R语言中比较流行的机器学习框架,其开发者为大神Max Kuhn和Hadley Wickham。Tidymodels设计思路基于tidy风格,与基础R的思路区别很大。如何熟练掌握和理解tidymodels的语法和工作流程对于熟练应用tidymodels进行机器学习建模十分重要。 Max Kuhn 和 Julia Silge合著的《Tidy Modeling with R》是一本系统介绍tidymodes...
Tidy Modeling with R 作者:Max Kuhn/Julia Silge 出版社:O'Reilly Media 副标题:A Framework for Modeling in the Tidyverse 出版年:2022-7-18 页数:300 定价:USD 59.99 装帧:平装 ISBN:9781492096481 豆瓣评分 评价人数不足 评价: 写笔记 写书评
前些天人们提到了《Tidy Modeling with R》这本书(源码),跟《Mastering Shiny》这本书是个不错的搭配,觉得可以读一下,就先把它的Bookdown源码跑起来,后面再慢慢看。Rstudio(现已更名为Posit)很多书都是用bookdown包(一个Rmarkdown的扩展包)写的,好处就是源码很容易运行验证,运行一下就可以生成整本书,包括在线...
原作名: Tidy Modeling with R出版年: 2023-3页数: 363定价: 118.00元装帧: 平装ISBN: 9787576605907豆瓣评分 目前无人评价 评价: 写笔记 写书评 加入购书单 分享到 推荐 作者简介 ··· 马克斯·库恩(Max Kuhn) 康涅狄格州格罗顿市辉瑞全球研发非临床统计部主任,在制药和诊断行业已有近20年应用预测模型的经验...
《Tidy Modeling with R》这本书,作者是经验丰富的资深统计学家,有系统全面的理论和方法论介绍,也有作者丰富实践经验的介绍。该书从第10章《Resampling》开始的一些章节,对建模工具底下的统计学理论稍为深入介绍了一下,对已经离开学校近30年的我来说,数学推理已经看不懂了,但大致看懂会用还是没问题的。另外...
进行模型调参的步骤如下：1. 加载所需的包 2. 设定模型结构 3. 实施网格搜索调参 3.1 常规网格搜索 常规网格搜索是将单个参数值组合起来，形成预定义的参数空间。通过grid_*()函数，可以将多个参数的值组合起来形成网格。如多层感知器模型中的三个超参数，每个设置2个水平，形成8种不同的参数组合。
Chapter 6. Fitting Models with parsnip The parsnip package is one of the R packages that is part of the tidymodels metapackage. It provides a fluent and standardized interface for … - Selection from Tidy Modeling with R [Book]
Chapter 4. The Ames Housing Data In this chapter, weâll introduce the Ames housing data set (De Cock 2011), which we will use in modeling examples throughout this book. Exploratory … - Selection from Tidy Modeling with R [Book]
1 Tidy Modeling with R: A Framework for Modeling in the Tidyverse 2 Handbook of Regression Modeling in People Analytics: With Examples in R and Python 3 Threat Modeling: Designing for Security 4 Mastering ArchiMate Edition III: A serious introduction to the ArchiMate(R) enterprise ...