Art of Stat: Machine Learning

Bernhard Klingenberg, Art of Stat

Par šo lietotni

Lietotnē “Art of Stat: Machine Learning” ir iekļautas uzraudzītas un nepārraudzītas mācīšanās metodes, tā ļauj sadalīt datus apmācības un testu kopās, vizualizēt visas metodes, tostarp prognozes un siltuma kartes, un ļauj novērtēt algoritma precizitāti, parādot apjukuma matricu un citas funkcijas.

Līdz šim iekļautie mašīnmācīšanās algoritmi ietver:

- Daudzkārtēja lineāra regresija (ieskaitot kategoriskos prognozētājus un mijiedarbības mijiedarbības)
- Daudzkārtēja loģistiskā regresija (ieskaitot kategoriskos prognozētājus un mijiedarbības mijiedarbības)
- Diskriminantu analīze (lineāra un kvadrātiska)
- Naivā Bajesa metode
- K-vidējo klasterizācija

Funkcionalitāte:
- Nodrošina dažādus datu kopumus (Palmer Penguins, Wine Quality, Heart Disease, Iris Flowers, Credit Card Defaults, ...) vai ļauj lietotājam augšupielādēt savu CSV failu
- Datu sadalīšana apmācības un testa kopās
- Funkciju standartizācija
- Nepārtrauktu un/vai kategorisku funkciju atlasīšana (attiecīgā gadījumā)
- Visu metožu (izkliedes diagrammas, siltuma kartes), paredzēto etiķešu vai aposteriorās varbūtības vizualizācija
- Precizitātes novērtēšana, attēlojot sajukuma matricu un precizitātes statistiku (ieskaitot precizitāti un atcerēšanos) vairākos veidos
- Jaunu novērojumu prognožu veikšana

Sagatavošanā esošie moduļi:
- Lēmumu koki un nejaušie meži
- Tuvākā kaimiņa metode

Jaunumi

Initial Release