uv aracıyla Python projelerini yönetin, komut dosyalarını ve araçları çalıştırın, bağımlılıkları yönetin ve paketleri yükleyin.
uv, Rust'ta yazılmış hızlı bir Python paketi ve proje yöneticisidir. Pip, pip-tools, pipx, poet, pyenv ve virtualenv araçlarının yerine kullanılabilir.
DAHA FAZLASI →Tahmine dayalı bir model oluştururken, modelin görünmeyen veriler üzerindeki kapasitesini değerlendirmenin bir yoluna ihtiyacınız vardır.
Bu genellikle bir test seti gibi modeli eğitmek için kullanılmayan verileri kullanarak veya çapraz doğrulamayı kullanarak doğruluğu tahmin ederek yapılır. R'deki düzeltme paketi, bir makine öğrenimi algoritmasının doğruluğunu tahmin etmek için bir dizi yöntem sağlar.
Bu yazıda, görünmeyen veriler üzerinde model performansını tahmin etmeye yöneli
DAHA FAZLASI →İstatistiksel hesaplamaya yönelik R platformu, uygulamalı makine öğrenimi için belki de en popüler ve güçlü platformdur.
R'deki düzeltme paketine "R'nin rekabet avantajı" adı verilmiştir. R'de makine öğrenimi modellerini eğitme, ayarlama ve değerlendirme sürecini tutarlı, kolay ve hatta eğlenceli hale getirir.
Bu yazıda R'deki caret paketini, temel özelliklerini ve bunun hakkında daha fazla bilgi edinmek için nereye gitmeniz gerektiğini keşfedeceksiniz.
Adım adı
DAHA FAZLASI →R'deki düzeltme paketi, uygulamalı makine öğrenimi sürecini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır.
Elinizde bulunan verileri anlama, veri sorunlarını çözmenin önemli bir parçasıdır. Nitelikleri veri görselleştirmeleriyle özetleyerek bunu çok hızlı bir şekilde yapabilirsiniz.
R'de verileri özetlemek için çok sayıda paket ve işlev vardır ve bu çok zorlayıcı olabilir. Uygulamalı makine öğrenimi amaçları doğrultusunda, düzeltme paketi size verilerinizin hızlı bir özetini verebilecek birk
DAHA FAZLASI →Makine öğrenimi algoritmaları, belirli bir soruna en iyi şekilde uyarlanabilmeleri için parametrelendirilir. Zorluk, belirli bir sorun için bir algoritma yapılandırmanın başlı başına bir proje olabilmesidir.
Bir problem için 'en iyi' algoritmayı seçmek gibi, bir problem için hangi algoritma parametrelerinin en iyi olacağını önceden bilemezsiniz. Yapılacak en iyi şey kontrollü deneylerle ampirik olarak araştırma yapmaktır.
Caret R paketi, bir algoritma için en uygun parametrelerin
DAHA FAZLASI →Verilerinizde doğru özellikleri seçmek, uzun eğitim süreleriyle vasat performans ile kısa eğitim süreleriyle mükemmel performans arasındaki fark anlamına gelebilir.
Caret R paketi, verilerinizdeki niteliklerin alaka düzeyini ve önemini otomatik olarak raporlamak ve hatta sizin için en önemli özellikleri seçmek için araçlar sağlar.
Bu yazıda, R'deki bağımsız tariflerle birlikte Caret R paketindeki özellik seçim araçlarını keşfedeceksiniz.
Bu yazıyı okuduktan sonra şunları bil
DAHA FAZLASI →Caret R paketi birçok farklı model türünü kolayca oluşturmanıza ve parametrelerini ayarlamanıza olanak tanır.
Birçok model türünü oluşturup ayarladıktan sonra, belki de operasyonel bir ortamda tahminlerde bulunmak için kullanabileceğiniz en iyi modeli bilmek ve seçmek isteyebilirsiniz.
Bu yazıda caret R paketini kullanarak birden fazla modelin sonuçlarını nasıl karşılaştıracağınızı keşfedeceksiniz.
Adım adım eğitimler ve R kaynak kodu dosyalarını içeren yen
DAHA FAZLASI →Bu makale, jeouzaysal analizin önemini tartışıyor ve jeouzaysal verilerden elde edilen değerli içgörüleri etkili bir şekilde işlemek ve görselleştirmek için beş temel Python paketini tanıtıyor.
DAHA FAZLASI →kaydeden Marco Massenzio
Python
DAHA FAZLASI →kaydeden Maxim Mamaev
DAHA FAZLASI →