仓库地址如下： https://github.com/embedchain/embedchain 它是基于 OpenAI 的，但是你可以添加自己的数据集，然后生成一个对话机器人，使用方法简单，很容易上手...Embedchain 简介 Embedchain 是一个可以方便地基于任何数据集创建 LLM（Large Language Models）机器人的框架。...它抽象了加载数据集、分块、创建嵌入向量以及存储在向量数据库中的整个过程。...你可以使用 .add 和 .add_local 函数添加单个或多个数据集，然后使用 .query 函数从添加的数据集中查找答案。...从 embedchain 中导入 App 类并使用 .add 函数添加任何数据集。
以下演示了对流行的心脏疾病数据库进行的探索性数据分析。除此之外，还使用不同方法（如逻辑回归、随机森林和神经网络）进行心脏病预测。 数据集：数据集包含76个属性，但建议我们只使用其中的14个进行分析。...metric="ROC") gbm.ada.1 变量重要性 varImp(gbm.ada.1) pred <- predict(gbm.ada.1,ValidSet) ... res<-caret...metric="ROC") gbm.ada.1 变量重要性 varImp(gbm.ada.1) pred <- predict(gbm.ada.1,ValidSet) ... res<-caret...,RJAG建立贝叶斯多元线性回归预测选举数据 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型 R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings...采样算法示例 R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型 R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例 R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化 R语言随机搜索变量选择
主要花费的精力是在Train数据集上，因为需要找到一个合适的模型来拟合Train数据，对模型参数进行不断调整，达到该数据的最优。...1.数据拆分Train与Test数据集 2.Train数据集模型选择与调参 3.模型预测Test数据集 在上述模型调整好以后，嗯，那我们可以对Test数据进行预测了。看下模型预测效果。...案例操作 下面以caret举例，Caret包的优点：主要使用train函数，集中多个模型。其中函数中定义了模型与调节参数，所以只要替换模型与参数，即可调用不同模型。...另外对于预测变量不管是分类变量还是连续性变量，Caret都可以构建。 本次操作利用pdp包里面的pima数据集进行演示。...多个模型比较 有时候需要多个模型放在一起比较。
为了解决以上三个跨视角图像匹配的挑战，我们提出了一种新的骨干网，命名为简单的基于注意力的图像地理定位网络(SAIG)。...此外，与最先进的模型参数相比，SAIG在不使用任何设计良好的特征聚合模块或特征对齐算法的情况下，只有15.9%的模型参数和一半的输出维度，可以很好地适应多个跨视图数据集。
在模型训练之前，要首先划分训练集与测试集，如何对原始数据集进行训练集与测试集的划分？训练集与测试集的比例各占多少？如何保证各自内部标签分布平衡都会影响模型训练的最终效果。...好在R和Python中有现成的数据集分割函数，避免手动写函数导致划分比例不合理、训练集与测试集的样本的结构与总体不均衡的问题。...R语言中caTools包中的sample.split函数可以用来自动将原始数据集分割成训练集和测试集。...包中的createDataPartition函数，都针对分类标签做了混合后的分层随机抽样，这样可以保证训练集与测试集内的各类标签分布比例与样本总体的分布比例严格一致，否则如果仅仅使用sample函数，无法达到分层随机抽样的目的...stratify参数则可以保证训练集&测试集中样本标签结构比例与指定的总体中样本标签结构比例一致，特别是在原始数据中样本标签分布不均衡时非常有用，达到分层随机抽样的目的。
机器之心专栏 作者：清华大学 胡旭明 本文介绍一个刚刚发表在 NAACL 上的中文的事实核查数据集 CHEF（受 HotpotQA 启发，是不是可以搞一个吃饭数据集宇宙 XD），论文作者来自清华，剑桥和...据我们所知，这是第一个基于证据的中文事实核查数据集。欢迎大家使用 CHEF！...验证这种声明很多时候我们需要从一个或者多个文档当中抽取直接相关的证据，同时基于抽取的证据进行推理。为了促进中文的事实核查机器学习系统，于是我们提出了这样一个基于证据的中文数据集。 2....数据集构建 数据集的构建包含 4 个部分：数据收集，声明标注，证据检索和数据验证。...第二种是把证据抽取作为隐变量进行处理[11]，给返回的文档的每个句子打 0 或者 1 的标签，打了 1 标签的句子将会留下作为证据和声明一起进行分类，使用 REINFORCE 进行训练。
数据格式和读入数据 数据集包括1588篇文章的9个统计指标。...变量少了可以用默认绘图，变量多时绘制的图看不清，需要自己整理数据绘图。 定义一个函数提取每个变量对应的重要性值。...验证集、测试集 一个函数统一238个机器学习R包，这也太赞了吧 基于Caret和RandomForest包进行随机森林分析的一般步骤 （1） Caret模型训练和调参更多参数解读(2) 基于Caret进行随机森林随机调参的...4种方式 机器学习第17篇 - 特征变量筛选（1） 机器学习第18篇 - Boruta特征变量筛选（2） 机器学习第19篇 - 机器学习系列补充：数据集准备和更正YSX包 机器学习第20篇 - 基于Boruta...机器学习相关书籍分享 UCI机器学习数据集 送你一个在线机器学习网站，真香！
在创建模型的时候，需要从筛选变量、模型，数据分组，评估模型等一系列的过程才能创建一个有实际意义的模型。...今天就给大家介绍在R语言中一个工具包caret（Classificationand Regression Training）。此包是为了解决分类和回归问题的数据训练而创建的一个综合工具包。...createDataPartition()对数据进行训练集和测试集的简单无放回分割；bootstrap samples()进行有放回的分组；createFolds()用于进行交叉验证的K分组；groupKFold...()基于分组因子的交叉分组。...其中主要的几个参数： X可以为数据矩阵或者数据框，其中行为特征，列为样本。也可以作为recipe导入。所谓recipe指的是一个带有数据并对预测值和特征进行描述的参数数据集。
party包提供两类递归拆分算法，能做到无偏的变量选择和停止标准：函数ctree()用非参条件推断法检测自变量和因变量的关系；而函数mob()能用来建立参数模型（http://cran.r-project.org...ipred包用bagging的思想做回归，分类和生存分析，组合多个模型（http://cran.r-project.org/web/packages/ipred/index.html）。...9）关联规则（Association Rules）： arules包提供了有效处理稀疏二元数据的数据结构，而且提供函数执Apriori和Eclat算法挖掘频繁项集、最大频繁项集、闭频繁项集和关联规则（...caret包供了各种建立预测模型的函数，包括参数选择和重要性量度（http://cran.r-project.org/web/packages/caret/index.html）。...Learning: Data Mining, Inference, and Prediction 》（http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/）里的数据集
我们将从某些指标中抽取多个变量。然后我们将写一个函数形成17个变量的输入集。 最近4000个 TF = M30 / EURUSD 柱形的报价将被采用。...我们使用rminer::holdout() 函数进行数据分组，将数据集一分为二。使用caret::preProcess() 函数和method = c("spatialSign")做数据规范化。...已提出的多层次预测因子评估，通过显著降低数据维度和提升预测质量，来选择最重要的预测因子以及创建最优数据集。 你不仅可以评估和选择预测因子，还能够选择最具信息丰度的观测项。...这个概念使得你可以分析连续分布（变量）而无需预先将数据离散化。基于上述概念提出了许多方法并且已经应用到多个不同的领域中去了。为了解决问题，这个方法使用模糊关系和上下限的概念。 让我们继续。...这个任务的目标是从新的数据集中（测试集）预测变量的值。 我们仅研究此列表中的两项 — 预测因子的选择以及样本的选择。 让我们形成输入数据集和输出数据。
机器学习实操(以随机森林为例) 为了展示随机森林的操作，我们用一套早期的前列腺癌和癌旁基因表达芯片数据集，包含102个样品(50个正常，52个肿瘤)，2个分组和9021个变量 (基因)。...其中NIR是No Information Rate，其计算方式为数据集中最大的类包含的数据占总数据集的比例。...如某套数据中，分组A有80个样品，分组B有20个样品，我们只要猜A，正确率就会有80%，这就是NIR。如果基于这套数据构建的模型准确率也是80%，那么这个看上去准确率较高的模型也没有意义。...验证集、测试集 一个函数统一238个机器学习R包，这也太赞了吧 基于Caret和RandomForest包进行随机森林分析的一般步骤 （1） Caret模型训练和调参更多参数解读(2) 基于Caret进行随机森林随机调参的...4种方式 机器学习第17篇 - 特征变量筛选（1） 机器学习第18篇 - Boruta特征变量筛选（2） 机器学习第19篇 - 机器学习系列补充：数据集准备和更正YSX包 机器学习第20篇 - 基于Boruta
例：spam数据集 将数据分为训练集和测试集： library(caret) library(kernlab) data(spam) inTrain <- createDataPartition(y =...分割时间片段： set.seed(32323) tme <- 1:1000 #创建一个时间序列数据 folds <- createTimeSlices(y = tme, initialWindow =...训练 例：spam数据集 将数据分为训练集和测试集并拟合模型： library(caret) library(kernlab) data(spam) inTrain <- createDataPartition...Resampling results: Accuracy Kappa 0.9156324 0.8229977 绘制预测变量 例：ISLR包的Wage数据集 查看数据特征： library...数据预处理 例：spam数据集，一个邮件数据集，共有4601个观测值，58个变量 查看原始数据分布：** library(caret) library(kernlab) data(spam) inTrain
airquality$Ozone)) #查看没有缺失值的个数 mean(is.na(airquality$Ozone)) #查看缺失值的占比 mean(is.na(airquality)) #查看数据集...4列NA的行标识 datatr<-newnhanes2[-sub,] #方法一：将第4列不为NA的数存入数据集datatr中 datatr<-newnhanes2[complete.cases(newnhanes2...[,4]),] #方法二：将第4列不为NA的数存入数据集datatr中 datate<-newnhanes2[sub,] #方法一：将第4列为NA的数存入数据集datate中 datate<-newnhanes2...[is.na(newnhanes2[,4]),] #方法二：将第4列为NA的数存入数据集datate中 fit<-lm(chl~age,data = datatr) #利用datatr中age为自变量...，chl为因变量构建线性回归模型lm newnhanes2[sub,4]<-round(predict(fit,datate)) #利用datate中数据按照模型fit对nhanes2中chl中的缺失数据进行预测
基于特征重要性的特征排序代码。 这个代码可以用于指导特征选择，特征选择的策略： 1）Top-N策略；2）Top-percent策略。...# 导入R库 library(mlbench) library(caret) # 加载数据集 data(PimaIndiansDiabetes) # 设置训练的控制参数，利用10-折交叉验证的方法...train(diabetes~., data=PimaIndiansDiabetes, method="lvq", preProcess="scale", trControl=control) # 评估变量的变量重要性...# load the libraries library(mlbench) library(caret) # load the dataset data(iris) # prepare training
我想在数据集上尝试几种分类算法来阐述这些技术。...freakonometrics.free.fr/myocarde.csv", head=TRUE,sep=";") > levels(myocarde$PRONO)=c("Death","Survival") 数据集相当小...myocarde_large,M) > dim(myocarde_large) [1] 7100 31 > object.size(myocarde_large) 2049.064 kbytes 数据集虽然不大...使用大数据集，大小要大100倍， > dim(myocarde_large_2) [1] 710000 31 这花了20秒。...现在我需要在更快的机器上运行相同的代码，来尝试更大的数据集......
以下文章来源于数据思践 ，作者王路情 导读 阅读完本文，你可以知道： 1 集成特征选择是什么 2 集成特征选择的类型 3 集成特征选择要解决的关键问题 4 集成特征选择实现的常用工具 1 集成特征选择定义...集成特征选择是融合集成学习思想和特征选择方法，它结合了多个特征选择器的输出，通常可以提高性能，使得用户不必局限于选择单一的方法。...同构的，即对不同的训练数据集使用相同的特征选择方法；异构的，即对相同的训练数据集使用不同的特征选择方法。...1）fscnca， 利用邻域成分分析进行特征选择分类；2）fsrnca， 利用邻域成分分析进行特征选择回归；3）relieff，利用ReliefF算法获得变量的重要性分析。等等。...最著名的R包是caret和boruta。 3 Scikit-Learn，包括一些特征选择方法。例如基于低方差移除特征；基于卡方检验和互信息的单一变量的特征选择；递归特征消除的方法。等等。
准备训练和测试数据集 一上来就发现，数据集找不到，搜索一番，终于在另外一个包找到了数据集。...同样对非独立变量来实现对数据的递归划分处理。不同在于，条件推理树选择分裂变量的依据是显著性测量的结果，而不是信息最大化方法，rpart里使用了基尼系数，这个不是表征贫富差距的。...优势在于学习成本为0，不需要假设分布，可以处理任意类型数据；不足在于难以理解，数据集较大计算代价非常高，高维数据要先降维。字符类型数据要先处理成整型，k=3分配到最近3个簇中。...不足在于无法处理多重共线性总是，解释变量必须线性无关。 5.12 使用朴素贝叶斯分类算法 也是基于概率的分类器，假设样本属性之间相互独立。...朴素由叶斯算法假设特征变量都是条件独立的，优势相对简单，应用直接，适合训练数据集规模树比较小，可能存在缺失或者数据噪音的情况。不足在于上面的条件相互独立和同等重要，在实际世界中很难实现。
基于可加性假设的回归模型(当它们是正确的时，它们在绝大多数情况都是正确的)可以在没有大量数据集的情况下产生准确的概率模型。...另一方面，Logistic回归巧妙地处理了这种情况，要么(1)将导致患病率如此之低的变量作为预测变量，要么(2)只需要重新校准另一个发病率高的数据集的截距。...验证集、测试集 一个函数统一238个机器学习R包，这也太赞了吧 基于Caret和RandomForest包进行随机森林分析的一般步骤 （1） Caret模型训练和调参更多参数解读(2) 基于Caret进行随机森林随机调参的...4种方式 机器学习第17篇 - 特征变量筛选（1） 机器学习第18篇 - Boruta特征变量筛选（2） 机器学习第19篇 - 机器学习系列补充：数据集准备和更正YSX包 机器学习第20篇 - 基于Boruta...机器学习相关书籍分享 UCI机器学习数据集 送你一个在线机器学习网站，真香！
2 导入一个数据集并且用统计分析和数据可视化来理解它的结构。 3 创建5个机器学习模型，选择最好和建立精度是可靠的置信。...library(caret) caret包给上百个机器学习算法提供了相应接口，并给数据可视化、数据采样、模型调整以模型比较这些功能提供了便利的方法。我们必须要在R里有进行机器学习的工具。...如果你想要了解更多关于caret这个R包的内容，查阅一下caret package homepage这篇文章。 2载入数据 我们将要使用iris这个数据集。...2.3创建一个验证数据集 我们需要知道我们现在所建立的模型足够好。 然后，我们会在那些未知的数据中运用相关统计方法建模以预测这些模型的精度。...:2.500 4.数据可视化操作 现在，我们对数据集进行初步的探索。我们需要运用数据可视化操作进行更深层次的探索。 接下来，我们将要看到2种图像： 1画单变量图以了解每个属性的相关信息。
（3）数据变换( Bata Trartsformstian } 数据变换主要是找到数据的特征表示，用维变换或转换方式减少有效变量的数目或找到数据的不变式，包括规格化、归纳、切换、旋转和投影等操作。...规格化指将元组集按规格化条件进行合并，也就是属性值量纲的归一化处理。规格化条件定义了属性的多个取值到给定虚拟值的对应关系。...以下代码段使用了caret的通用API对Titanic数据集进行预处理： ### 使用R caret包进行数据预处理： # 利用caret的preProcess函数对数据做归一化 preproc.data.combined...但是，它们并不是为处理真正的大数据集而创建；与此同时，我们经常需要分析几个GB、TB甚至PB级别的数据。...下面的示例演示了如何使用Spark的Scala API对 Titanic 数据集进行预处理和特征工程 ： ### 使用Scala和Apache Spark API进行数据预处理： # 特征工程：创建家庭大小特征
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