参加过许多数据科学大赛后，我发现许多人喜欢用boosting算法，因为它只需更少的时间就能产生相似的结果。...当我第一次读到这个理论时，很快我就产生了2个问题： 1. 在回归/分类等式中我们能真正看到非白噪声误差么？如果不能，我们怎么能使用这个算法。 2....如果这有可能的话，为什么没有接近100%的准确率呢？ 在本文中我将以清晰简洁的方式来回答这些问题，Boosting通常用于弱学习，即没有分离白噪声的能力。...是时候实践一下了，下面是个实例 最近我参加了由Analytics Vidhya组织的在线编程马拉松。为了变量转换更容易，我把文件complete_data中的测试数据和训练数据组合起来使用。...我从基本的导入函数开始，把总量分到Devlopment、ITV和Scoring中。
背景 在机器学习的世界里，我发现K邻近算法（KNN）分类器是最直观、最容易上手的，甚至不需要引入任何数学符号。 为了决定观测样本的标签，我们观察它的邻近样本们并把邻近样本们的标签贴给感兴趣的观测样本。...我们记总样本量为n。从技术上来看，K可设置从1到n的任意值。 如果k=n,我们取出1个观测值作为训练集并把剩余的n-1个值作为测试集。然后在整个数据集中重复这个过程。...这个可能是参数和非参数模型中潜在的数学和统计假设导致的。 2. 数据分组 如上所述，我们需要将数据集进行分组，分为训练集和测试集，并采取k层交叉验证来选择最佳的ML模型。...训练模型 让我们编写一个新的函数（“calc_error_rate”）来记录错误分类率。该函数计算当使用训练集得到的预测标签与真正的结果标签不相匹配的比率。它测量了分类的正确性。...=predicted.value)) } 然后，我们需要另外一个函数“do.chunk()”来做k层交叉验证。该函数返回层的可能值的数据框。这一步的主要目的是为KNN选择最佳的K值。
经过my_data[sample(153, 10), ]$Wind <- NA 处理过后，整个数据框的结构发生了变化。 不难发现，第一张图中，有许多行的非缺失值部分变得一模一样了。这是为什么呢？...是我的取子集操作出了问题吗？亦或是，sample 函数有什么魔法？ 一起来探索一下吧。...sample 改变数据框并不是随机的 虽然我们设定了种子set.seed(1)，可最终出的结果确实离谱他奶奶给离谱开门，离谱到家了。 可如果是重复这个过程呢。...总结 至此我们可以判断，我们实际设定的种子set.seed(1)，并没有第一步就被数据框进行取子集操作，其使用的实际是该种子的下一批种子。...现在可以解释为什么下标没有对应了。 也就是说，如果需要使用随机数对数据框进行取子集操作，最好还是先将随机结果赋值，防止这样的意外。 那么下一个问题，数据框为什么会被改变呢？这我就不知道了。
期望的公式我们应该都还记得： 我们套入信息量的公式可以得到信息熵H(x)： 相对熵（KL散度） 在我们介绍相对熵之前，我们先试着思考一个问题，我们为什么需要相对熵这么一个概念呢？...原因很简单，因为我们希望测量我们训练出来的模型和实际数据的差别，相对熵的目的就是为了评估和验证模型学习的效果。...仍然存在一个问题，我们把真实类别和预测类别计算均方差不能作为损失函数吗？而且还有其他的一些损失函数，为什么我们训练模型的时候单单选择了交叉熵呢，其他的公式不行吗？为什么呢？...我们对它求关于的偏导： 所以如果我们通过梯度下降来学习的话，。 这个式子看起来很正常，但是隐藏了一个问题，就是我们这样计算出来的梯度实在是太小了。通过梯度下降去训练模型需要消耗大量的时间才能收敛。...显然这样训练模型的收敛速度会快很多，这也是为什么我们训练分类模型采用交叉熵作为损失函数的原因。 究其原因是因为如果我们使用MSE来训练模型的话，在求梯度的过程当中免不了对sigmoid函数求导。
前言 最近我在复现一篇文章的操作。发现每一次生成的结果都有所不同。 难道是我的操作出了问题？难道是我用的R 包版本不对，函数不同？难道是随机数的问题？ 后来发现，果然是随机数的问题。...，或者说，其他人可以重复我们执行涉及到随机数的函数，可以用内置的set.seed 提前声明： > set.seed(33) > runif(2) [1] 0.4459405 0.3946503 > set.seed...如果是在函数中呢？...虽然这个函数，可以显示的在函数内部调用随机数和函数，帮助我们明确随机数与随机函数的对应关系： > withr::with_seed(32, runif(1:5)) [1] 0.5058405 0.5948084...此外，我也推荐大家在写涉及到随机数的代码时，使用withr::with_seed，起码告诉并且提醒自己，哪个种子，对应哪个随机函数。防止被吞，或者吞了其他人的种子。
head(heart) 当我们想查看和检查数据的前六个观察点时，我们使用head函数。...pred1<-ifelse(pred<0.6,"No","Yes") # 训练数据的准确性 acc_tr 从训练数据的混淆矩阵中，我们知道模型有88.55%的准确性。...决策树 在实施决策树之前，我们需要删除我们在执行Naive Bayes算法时添加的额外列。...test$pred<-NULL 在随机森林中，我们不需要将数据分成训练数据和测试数据，我们直接在整个数据上生成模型。...为了生成模型，我们需要使用随机森林库 # Set.seed通过限制permutation来控制随机性。 set.seed(100) model_rf<-randomForest(target~.
这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验 1 介绍 在本文中，我们将研究以下主题 证明为什么低维预测模型在高维中会失败。 进行主成分回归（PCR）。...如果我们使用相同的数据来拟合和测试模型，我们会得到有偏见的结果。 在开始之前，我们使用set.seed()函数来为R的随机数生成器设置一个种子，这样我们就能得到与下面所示完全相同的结果。...为了实现这个最终模型，我们需要找到最佳的超参数，即对未见过的数据最能概括模型的超参数。我们可以通过在训练数据上使用k倍交叉验证（CVk）来估计这一点。...请注意，我们实际上不需要重新进行拟合，我们只需要使用我们现有的lasso_cv对象，它已经包含了lambda值范围的拟合模型。...请注意，我们实际上不需要重新进行拟合，我们只需要使用我们现有的ridge_cv对象，它已经包含了lambda值范围的拟合模型。
p=23378 1 介绍 在本文中，我们将研究以下主题 证明为什么低维预测模型在高维中会失败。 进行主成分回归（PCR）。...如果我们使用相同的数据来拟合和测试模型，我们会得到有偏见的结果。 在开始之前，我们使用set.seed()函数来为R的随机数生成器设置一个种子，这样我们就能得到与下面所示完全相同的结果。...为了实现这个最终模型，我们需要找到最佳的超参数，即对未见过的数据最能概括模型的超参数。我们可以通过在训练数据上使用k倍交叉验证（CVk）来估计这一点。...请注意，我们实际上不需要重新进行拟合，我们只需要使用我们现有的lasso_cv对象，它已经包含了lambda值范围的拟合模型。...请注意，我们实际上不需要重新进行拟合，我们只需要使用我们现有的ridge_cv对象，它已经包含了lambda值范围的拟合模型。
我们可以得出结论，在所有类型的胸痛中，在个人身上观察到的大多数是典型的胸痛类型，然后是非心绞痛。...执行机器学习算法 Logistic回归 首先，我们将数据集分为训练数据（75%）和测试数据（25%）。 set.seed(100) #100用于控制抽样的permutation为100....# 训练数据的准确性 acc_tr ? 从训练数据的混淆矩阵中，我们知道模型有88.55%的准确性。...test$pred<-NULL 在随机森林中，我们不需要将数据分成训练数据和测试数据，我们直接在整个数据上生成模型。...为了生成模型，我们需要使用随机森林库 # Set.seed通过限制permutation来控制随机性。 set.seed(100) model_rf<-randomForest(target~.
概述 仅仅构建模型但无法解释它的输出结果是不够的。 本文中，要明白如何在R中使用LIME来解释你的模型。 介绍 我曾经认为花几个小时来预处理数据是数据科学中最有价值的事情。...今天，我们将讨论LIME。 在本文中，我将解释LIME以及在R中它如何使解释模型变得容易。 什么是LIME？...就像训练模型并拟合数据一样，我们也使用lime() 函数来训练explainer，然后使用explainer()来得到新的预测结果。...tree：拟合一个树来选择n_features（需要是2的次方）。需要XGBoost的最新版本。 3. dist_fun：距离函数。...我期待着使用不同数据集和模型来更多地探索LIME，并且探索R中的其他技术。你在R中使用了哪些工具来解释你的模型？一定要在下面分享你如何使用他们以及你使用LIME的经历！ ----
所以一般需要将输入信号X变量压缩到0附近，通常的做法是数据标准化，以下自定义标准化函数： standard1 <- function(x){ (x-min(x))/(max(x)-min(x)) }...权重的设置 通过调整连接权重训练神经网络模型的计算量非常巨大，因此很少将其应用到真实世界的学习任务中。...weights：代表各类样本在模型中所占比重，默认将各类样本按原始比重建立模型 subset：可提取目标数据集的子集作为模型的训练样本 na.action：处理缺失值的方法，默认忽略缺失值 x：为输入的自变量矩阵或数据框...应用 本文尝试使用神经网络算法对乳腺癌进行分类，数据来自于《机器学习与R语言》中的案例，数据包括569条样本和32个变量。...#使用RSNNS包中的mlp()函数建模 library(RSNNS) #将数据顺序打乱 data_cancer = cancer[sample(1:nrow(cancer),length(1:nrow
我怎么知道我应该给一个被错分的观测值额外增加多少的权重呢？请保持冷静，我们将在接下来的章节里为你解答。...上面所述的便是Boosting算法的一个基本原则，当我初次接触到这一理论时，我的脑海中很快地冒出了这两个小问题： 1.我们如何判断回归／分类方程中的误差项是不是白噪声？...案例练习 最近我参加了由Analytics Vidhya组织的在线hackathon活动。为了使变量变换变得容易，在complete_data中我们合并了测试集与训练集中的所有数据。...我们将数据导入，并且进行抽样和分类。...结束语 笔者曾不止一次见识过Boosting算法的迅捷与高效，在Kaggle或是其他平台的竞赛中，它的得分能力从未令人失望，当然了，也许这要取决于你能够把特征工程（feature engineering
在这个包里面，函数ctree()建立了一个决策树，predict()预测另外一个数据集。 在建立模型之前，iris（鸢尾花）数据集被分为两个子集：训练集（70%）和测试集（30%）。...# 观察鸢尾花数据集的结构 > str(iris) # 设置随机数起点为1234 > set.seed(1234) # 使用sample函数抽取样本，将数据集中观测值分为两个子集 > ind <- sample...下面我们将会使用默认的参数设置去建立决策树，至于具体的参数设置可以通过?party查看函数文档。下面的代码中，myFormula公式中的Species（种类）是目标变量，其他变量是独立变量。...然后利用该决策树使用predict()预测另外一个数据集。 首先，加载bodyfat这个数据集，并查看它的一些属性。...最后，在测试集上测试训练集上建立的随机森林，并使用table()和margin()函数检测预测结果。
在R中，对字符串列求均值会得到NA——not available（不可用）。然而，我们在取均值时需要确实忽略NA（因此需要构建我们自己的函数）。...在R中，我们在每一列上应用一个函数，如果该列包含任何缺失值或不是数值，则删除它。接下来我们使用cluster包实施k-means聚类，在数据中发现5个簇。...划分训练集和测试集 ---- 如果我们希望进行监督性机器学习，将数据划分为训练集和测试集是一个避免过拟合的好办法。...在R中，我们可以使用内建summary函数得到模型信息。在Python中，我们需要使用statsmodels包，这个包包含许多统计模型的Python实现。...我们现在不会将其转换为更多的训练数据，但是如果需要把它们加入nbadataframe，转换可以很容易地完成。
数据分割 在构建预测模型的开始可以使用数据分割构建训练集和测试集，也可以在训练集中用于执行交叉验证或自举(bootstrapping)，以评估模型。...10个元素 [1] 1 2 4 5 6 7 8 9 10 11 k=10表示将数据分为10份，list = TRUE表示函数将返回一个列表，returnTrain = TRUE声明返回训练集...变量分布非常偏斜，需要对变量进行预处理。...变换之后的分布较处理之前更像正态分布的钟形曲线，在0值处有大量分布，在正态Q-Q图显示的正态分布理论分位数与样本分位数关系中也可以体现，左下角的数据不在理想的45º斜线上。...set.seed(13343) #将原数据中的部分值设置为缺失值 training$capAve <- training$capitalAve selectNA <- rbinom(dim(training
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