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Um novo gerenciador de pacotes Python

Gerencie projetos Python, execute scripts e ferramentas, lide com dependências e instale pacotes – tudo com a ferramenta uv.

uv é um pacote Python rápido e gerenciador de projetos, escrito em Rust. Ele pode ser usado em vez das ferramentas pip, pip-tools, pipx, poesia, pyenv e v

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Como estimar a precisão do modelo em R usando o pacote Caret

Ao construir um modelo preditivo, você precisa de uma maneira de avaliar a capacidade do modelo em dados não vistos.

Isso normalmente é feito estimando a precisão usando dados que não foram usados para treinar o modelo, como um conjunto de testes, ou usando validação cruzada. O pacote caret em R fornece vários métodos para estimar a precisão de um algoritmo de aprendizado de máquina.

Nesta postagem você descobre 5 abordagens para estimar o desempenho do modelo em dados não vistos.

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Pacote Caret R para modelagem preditiva aplicada

A plataforma R para computação estatística é talvez a plataforma mais popular e poderosa para aprendizado de máquina aplicado.

O pacote circunflexo em R foi chamado de “vantagem competitiva de R“. Torna o processo de treinamento, ajuste e avaliação de modelos de aprendizado de máquina em R consistente, fácil e até divertido.

Neste post você descobrirá o pacote caret em R, seus principais recursos e onde aprender mais sobre ele.

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Visualização de dados com o pacote Caret R

O pacote caret em R foi projetado para agilizar o processo de aprendizado de máquina aplicado.

Uma parte fundamental da solução de problemas de dados é a compreensão dos dados que você tem disponíveis. Você pode fazer isso rapidamente resumindo os atributos com visualizações de dados.

Existem muitos pacotes e funções para resumir dados em R e isso pode parecer complicado. Para fins de aprendizado de máquina aplicado, o pacote caret fornece algumas ferramentas importantes que podem

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Ajustando modelos de aprendizado de máquina usando o pacote Caret R

Os algoritmos de aprendizado de máquina são parametrizados para que possam ser melhor adaptados a um determinado problema. Uma dificuldade é que configurar um algoritmo para um determinado problema pode ser um projeto por si só.

Assim como selecionar “o melhor” algoritmo para um problema, você não pode saber de antemão quais parâmetros do algoritmo serão melhores para um problema. A melhor coisa a fazer é investigar empiricamente com experimentos controlados.

O pacote caret R foi

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Seleção de recursos com o pacote Caret R

Selecionar os recursos certos em seus dados pode significar a diferença entre um desempenho medíocre com longos tempos de treinamento e um ótimo desempenho com tempos de treinamento curtos.

O pacote caret R fornece ferramentas para relatar automaticamente a relevância e importância dos atributos em seus dados e até mesmo selecionar os recursos mais importantes para você.

Neste post você descobrirá as ferramentas de seleção de recursos do pacote Caret R com receitas independentes e

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Compare modelos e selecione o melhor usando o pacote Caret R

O pacote Caret R permite construir facilmente muitos tipos de modelos diferentes e ajustar seus parâmetros.

Depois de criar e ajustar muitos tipos de modelo, você pode querer conhecer e selecionar o melhor modelo para poder usá-lo para fazer previsões, talvez em um ambiente operacional.

Neste post você descobre como comparar os resultados de vários modelos usando o pacote caret R.

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5 pacotes Python para análise de dados geoespaciais

Este artigo discute a importância da análise geoespacial e apresenta cinco pacotes Python essenciais para lidar e visualizar com eficácia insights valiosos de dados geoespaciais.

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