R语言使用caret包对GBM模型参数调优SVM模型自定义参数调优RDF模型自定义参数调优(例如,ROC)重采样对多个模型的性能差异进行统计描述可视化多模型在多指标下的性能对比分析
Posted Data+Science+Insight
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R语言使用caret包对GBM模型参数调优SVM模型自定义参数调优RDF模型自定义参数调优(例如,ROC)重采样对多个模型的性能差异进行统计描述可视化多模型在多指标下的性能对比分析相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
R语言使用caret包对GBM模型参数调优、SVM模型自定义参数调优(自定义模型优化的评估指标)、RDF模型自定义参数调优(自定义模型优化的评估指标,例如ROC)、重采样对多个模型的性能差异进行统计描述、可视化多模型在多指标下的性能对比分析
目录
以上是关于R语言使用caret包对GBM模型参数调优SVM模型自定义参数调优RDF模型自定义参数调优(例如,ROC)重采样对多个模型的性能差异进行统计描述可视化多模型在多指标下的性能对比分析的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
R语言使用caret包对GBM模型进行参数调优实战:Model Training and Parameter Tuning
R语言使用caret包对GBM模型参数调优(自定义调优的评估指标,例如ROC指标):抽取预测标签及类概率抽样ROC的指标并绘制密度图
R语言使用caret包对GBM模型自定义参数调优:自定义优化参数网格可视化核心参数与评估指标关系Accuracy与树的深度个数的关系Kappa与树的深度个数的关系
R语言使用caret包构建GBM模型:在模型最优参数已知的情况下,拟合整个训练集,而无需进行任何重采样或参数调优
R语言使用caret包的train函数构建支持向量机SVM模型模型调优自定义设置trainControl函数和tuneLength参数
R语言使用caret包的train函数构建随机森林(random forest)模型模型调优自定义设置trainControl函数和tuneLength参数