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最流行的机器学习R语言软件包大PK
注：OneR: 1 (SO); mlr: 2 (Github); ranger: 4 (Github); SuperLearner: 5 (Github) 该排名基于 CRAN ( The Comprehensive 一些包则只在 Github 中发挥强大功能: mlr 和 SuperLearner 是另外两个元包（meta-package），为 caret 提供类似的符号插入的功能，ranger 提供了随机森林（random
2.2K60发布于 2018-04-24 - 来自专栏人工智能头条
技术 | 机器学习中Python库的3个简单实践——你的图片将由你来创造
idx = np.random.permutation(150) X = data.data[idx] y = data.target[idx] from mlens.ensemble import SuperLearner fitting # the scorer should be a simple function accepting to vectors and returning a scalar ensemble = SuperLearner
84840发布于 2018-07-23 - 来自专栏脑电信号科研科普
Science Advances:社会和健康科学中用于描述、预测和因果推理的机器学习方法
集成学习常见的集合学习算法有随机森林（Random Forests）、XGBoost和SuperLearner，这些算法将在下文中介绍。 一个算法家族的例子是SuperLearner，它已被应用于流行病学研究问题。 SuperLearner使用交叉验证来估计几个描述性和预测性ML模型的性能，或者在同一模型中使用不同的设置，并且在模型拟合过程中与使用的最佳预测算法一样渐进地准确工作。 其他研究使用SuperLearner进行死亡风险预测。 例如，一项研究使用教养设施的特征和囚犯的总体特征来预测监狱暴力，用SuperLearner评估囚犯对囚犯的攻击次数，但未能达到高水平的准确性。
1.1K30编辑于 2023-01-25 - 来自专栏机器之心
每个Kaggle冠军的获胜法门：揭秘Python中的模型集成
from mlens.ensemble import SuperLearner # Instantiate the ensemble with 10 folds sl = SuperLearner(
3.4K100发布于 2018-05-10 - 来自专栏数据科学与人工智能
【开源工具】国外程序员整理的机器学习资源大全
caret—R语言150个机器学习算法的统一接口 SuperLearner and subsemble—该包集合了多种机器学习算法 Introduction to Statistical Learning
2.3K91发布于 2018-02-27 - 来自专栏CDA数据分析师
史上最全！国外程序员整理的机器学习资源
caret—R语言 150 个机器学习算法的统一接口 SuperLearner and subsemble—该包集合了多种机器学习算法 Introduction to Statistical Learning
2.8K100发布于 2018-02-05 - 来自专栏医学和生信笔记
R语言倾向性评分：匹配
目前用于估计 PS 值的方法有 logistic 回归，Probit 回归、神经网络、支持向量机、分类与回归数、Boosting 算法、SuperLearner 等。
3.7K41编辑于 2023-02-14
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