在他们的书《应用预测建模》中，Kuhn 和 Johnson 早期就对模型预测准确性与模型可解释性之间的权衡进行了评论。对于给定的问题，明确优先考虑准确性还是可解释性至关重要，这样这种权衡就可以明确地做出，而不是隐式地做出。在本 [...]
R 语言中决策树的非线性回归
在本篇博文中，您将学习如何使用 R 中的决策树进行非线性回归的 8 种方法。本文中的每个示例都使用了 R 自带的 `datasets` 包提供的 `longley` 数据集。`longley` 数据集描述了从 1947 年到 1962 年观测到的 7 个经济变量，用于预测每年的就业人数。让我们开始吧。分类 [...]
R 中的非线性回归
在本篇博文中，您将学习如何使用 R 进行非线性回归的 4 种方法。有许多高级方法可用于非线性回归，而这些方法仅为您可以使用的方法样本。让我们开始吧。本文中的每个示例都使用了 R 自带的 `datasets` 包提供的 `longley` 数据集。 [...]
R 语言中的惩罚性回归
在本篇博文中，您将学习如何使用 R 平台进行有惩罚回归的 3 种方法。您可以复制并粘贴本文中的方法来快速开始您自己的项目，或者在 R 中学习和练习线性回归。让我们开始吧。本文中的每个示例都使用了 R 自带的 `datasets` [...]
R 语言中的线性回归
在本篇博文中，您将学习如何使用 R 平台进行线性回归的 4 种方法。您可以复制并粘贴本文中的方法来快速开始您自己的项目，或者在 R 中学习和练习线性回归。让我们开始吧。本文中的每个示例都使用了 longley 数据集 [...]
应用机器学习：乘客生存预测案例研究的经验教训
学习和实践机器学习时，学习他人如何应用方法和解决问题是一个有价值的练习。这很有价值，因为您可以了解到新的流程、软件、图表和算法。但最宝贵的部分是关于解决机器学习问题的流程的新思维方式 [...]
Java 机器学习
您是 Java 程序员，正在寻找入门或练习机器学习的方法吗？编写利用机器学习的程序是学习机器学习的最佳方式。您可以自己从头开始编写算法，但如果您利用现有的开源库，您可以取得更大的进展。在 [...]
如何使用 Scikit-Learn 调整算法参数
机器学习模型具有参数，以便它们的行为可以针对特定问题进行调整。模型可以有很多参数，找到最佳参数组合可以被视为一个搜索问题。在本篇博文中，您将学习如何使用 scikit-learn 在 Python 中调整机器学习算法的参数 [...]
使用 Scikit-Learn 在 Python 中进行特征选择
并非所有数据属性都相同。在数据集的属性或列方面，越多不一定越好。在本篇博文中，您将学习在创建机器学习模型之前如何在数据中选择属性，使用 scikit-learn 库。让我们开始吧。更新：有关功能选择的更近期教程，请参阅此 [...]
使用 Scikit-Learn 在 Python 中重新缩放机器学习数据
在构建模型之前，您的数据必须经过准备。数据准备过程可能包括三个步骤：数据选择、数据预处理和数据转换。在本篇博文中，您将学习两个简单的、可以在 Python 中使用 scikit-learn 应用于您的数据的转换方法。让我们开始吧。更新：请参阅此文章以了解 [...]