Pytania otagowane jako r

R to darmowy język programowania typu open source i środowisko oprogramowania do obliczeń statystycznych, bioinformatyki i grafiki.

15
Python vs R do uczenia maszynowego
Właśnie zaczynam opracowywać aplikację do uczenia maszynowego do celów akademickich. Obecnie używam R i trenuję się w tym. Jednak w wielu miejscach widziałem ludzi używających Pythona . Z czego korzystają ludzie w środowisku akademickim i przemyśle i jakie jest zalecenie?
1
Jak uzyskać korelację między dwiema zmiennymi jakościowymi a zmienną jakościową i zmienną ciągłą?
Buduję model regresji i muszę obliczyć poniżej, aby sprawdzić korelacje Korelacja między 2 wielopoziomowymi zmiennymi kategorialnymi Korelacja między wielopoziomową zmienną kategorialną a zmienną ciągłą VIF (współczynnik inflacji wariancji) dla zmiennych kategorialnych wielopoziomowych Uważam, że niewłaściwe jest stosowanie współczynnika korelacji Pearsona w powyższych scenariuszach, ponieważ Pearson działa tylko dla 2 zmiennych …
9
Czy język R jest odpowiedni dla Big Data
R ma wiele bibliotek, które są przeznaczone do analizy danych (np. JAGS, BŁĘDY, ARULES itp.) I jest wspomniany w popularnych podręcznikach, takich jak: J.Krusche, Doing Bayesian Data Analysis; B.Lantz, „Uczenie maszynowe z R”. Widziałem wytyczną 5 TB, aby zestaw danych uważać za Big Data. Moje pytanie brzmi: czy R jest …
48 bigdata  r 
7
Zorganizowane procesy czyszczenia danych
Z mojego ograniczonego wglądu w naukę danych przy użyciu R zdałem sobie sprawę, że czyszczenie złych danych jest bardzo ważną częścią przygotowywania danych do analizy. Czy są jakieś najlepsze praktyki lub procesy czyszczenia danych przed ich przetwarzaniem? Jeśli tak, to czy istnieją jakieś automatyczne lub półautomatyczne narzędzia, które wdrażają niektóre …
34 r  data-cleaning 
1
Dlaczego xgboost jest o wiele szybszy niż sklearn GradientBoostingClassifier?
Próbuję wytrenować model zwiększania gradientu na ponad 50 tysiącach przykładów ze 100 funkcjami numerycznymi. XGBClassifierobsługuje 500 drzew w ciągu 43 sekund na mojej maszynie, a GradientBoostingClassifierobsługuje tylko 10 drzew (!) w 1 minutę i 2 sekundy :( Nie zawracałem sobie głowy próbą wyhodowania 500 drzew, ponieważ zajmie to godziny. Używam …
29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 
3
Parametry Hypertuning XGBoost
XGBoost wykonało świetną robotę, jeśli chodzi o radzenie sobie zarówno z kategorycznymi, jak i ciągłymi zmiennymi zależnymi. Ale jak wybrać zoptymalizowane parametry dla problemu XGBoost? Oto jak zastosowałem parametry do ostatniego problemu Kaggle: param <- list( objective = "reg:linear", booster = "gbtree", eta = 0.02, # 0.06, #0.01, max_depth = …
27 r  python  xgboost 
5
Obraz maszyny wirtualnej dla projektów związanych z nauką danych
Ponieważ dostępnych jest wiele narzędzi do zadań związanych z analizą danych, a instalacja wszystkiego i zbudowanie idealnego systemu jest uciążliwa. Czy istnieje obraz systemu Linux / Mac OS z zainstalowanymi i dostępnymi narzędziami do nauki danych w języku Python, R i innych wersjach open source? Idealny będzie system Ubuntu lub …
24 python  r  tools 
9
Jakaś konsola Online R?
Szukam konsoli online dla języka R. Podobnie jak w przypadku pisania kodu, serwer powinien się uruchomić i przekazać mi dane wyjściowe. Podobne do strony Datacamp.
24 r  statistics 
4
Czy pandy są teraz szybsze niż data.table?
https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki/Benchmarks-%3A-Grouping Testy danych data.table nie były aktualizowane od 2014 roku. Słyszałem, że gdzieś Pandasjest teraz szybciej niż data.table. Czy to prawda? Czy ktoś zrobił jakieś testy porównawcze? Nigdy wcześniej nie korzystałem z Pythona, ale rozważałbym zmianę, jeśli pandasmożna pokonać data.table?
18 python  r  pandas  data  data.table 
6
Czego używasz do generowania pulpitu nawigacyjnego w języku R?
Muszę generować okresowe (dzienne, miesięczne) raporty pulpitu nawigacyjnego analityki internetowej. Będą one statyczne i nie będą wymagały interakcji, więc wyobraź sobie plik PDF jako docelowy wynik. Raporty będą mieszać tabele i wykresy (głównie wykresy przebiegu w czasie i wykresy punktowe utworzone za pomocą ggplot2). Pomyśl o pulpitach nawigacyjnych w stylu …
17 r  visualization 
5
powiększ mapę cieplną dna morskiego
Tworzę plik corr()df z oryginalnego pliku df. corr()Df wyszedł 70 x 70 i to jest niemożliwe, aby wyobrazić sobie mapę cieplną ... sns.heatmap(df). Jeśli spróbuję wyświetlić corr = df.corr(), tabela nie pasuje do ekranu i widzę wszystkie korelacje. Czy jest to sposób na wydrukowanie całości dfbez względu na jej rozmiar …
17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
3
Jak przewidzieć prawdopodobieństwo w xgboost?
Poniższa funkcja przewidywania podaje również wartości -ve, więc nie może to być prawdopodobieństwo. param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) I google i próbowałem, pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") ale to nie działało. Pytanie …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.