Als «r» getaggte Fragen

R ist eine kostenlose Open-Source-Programmiersprache und Softwareumgebung für statistische Berechnungen, Bioinformatik und Grafik.

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Python vs R für maschinelles Lernen
Ich fange gerade an, eine Anwendung für maschinelles Lernen für akademische Zwecke zu entwickeln. Ich benutze gerade R und trainiere mich darin. An vielen Orten habe ich jedoch Leute gesehen, die Python verwendet haben . Was nutzen die Menschen in Wissenschaft und Industrie und wie lautet die Empfehlung?
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Wie erhält man eine Korrelation zwischen zwei kategorialen Variablen und einer kategorialen Variablen und einer stetigen Variablen?
Ich erstelle ein Regressionsmodell und muss das Folgende berechnen, um auf Korrelationen zu prüfen Korrelation zwischen 2 mehrstufigen kategorialen Variablen Korrelation zwischen einer mehrstufigen kategorialen Variablen und einer stetigen Variablen VIF (Varianzinflationsfaktor) für mehrstufige kategoriale Variablen Ich glaube, es ist falsch, den Pearson-Korrelationskoeffizienten für die obigen Szenarien zu verwenden, da …
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Ist die R-Sprache für Big Data geeignet?
R hat viele Bibliotheken, die auf Datenanalyse abzielen (z. B. JAGS, BUGS, ARULES usw.) und wird in populären Lehrbüchern erwähnt, wie z. B .: J. Krusche, Doing Bayesian Data Analysis; B.Lantz, "Maschinelles Lernen mit R". Ich habe eine Richtlinie von 5 TB für einen Datensatz gesehen, der als Big Data …
48 bigdata  r 
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Organisierte Prozesse zur Datenbereinigung
Durch meine eingeschränkte Beschäftigung mit Data Science mit R wurde mir klar, dass die Bereinigung fehlerhafter Daten ein sehr wichtiger Teil der Vorbereitung von Daten für die Analyse ist. Gibt es Best Practices oder Verfahren zum Bereinigen von Daten vor deren Verarbeitung? Wenn ja, gibt es automatisierte oder halbautomatisierte Tools, …
34 r  data-cleaning 
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Warum ist xgboost so viel schneller als sklearn GradientBoostingClassifier?
Ich versuche, ein Steigungsverstärkungsmodell mit über 50.000 Beispielen und 100 numerischen Merkmalen zu trainieren. XGBClassifierBewältigt 500 Bäume innerhalb von 43 Sekunden auf meiner Maschine, während GradientBoostingClassifiernur 10 Bäume (!) in 1 Minute und 2 Sekunden bearbeitet werden :( Ich habe nicht versucht, 500 Bäume zu züchten, da dies Stunden dauern …
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 
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Hypertuning von XGBoost-Parametern
XGBoost hat hervorragende Arbeit geleistet, wenn es um den Umgang mit kategorialen und kontinuierlichen abhängigen Variablen geht. Aber wie wähle ich die optimierten Parameter für ein XGBoost-Problem aus? So habe ich die Parameter für ein aktuelles Kaggle-Problem angewendet: param <- list( objective = "reg:linear", booster = "gbtree", eta = 0.02, …
27 r  python  xgboost 
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VM-Image für Data Science-Projekte
Da für datenwissenschaftliche Aufgaben zahlreiche Tools zur Verfügung stehen und es umständlich ist, alles zu installieren und ein perfektes System aufzubauen. Gibt es ein Linux / Mac OS-Image mit Python, R und anderen Open-Source-Data-Science-Tools, das für die Benutzer sofort verfügbar ist? Ein Ubuntu oder ein leichtes Betriebssystem mit der neuesten …
24 python  r  tools 
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Irgendeine Online-R-Konsole?
Ich suche eine Online-Konsole für die Sprache R. Wie ich den Code schreibe und den Server ausführen soll und mir die Ausgabe liefern soll. Ähnlich wie auf der Website Datacamp.
24 r  statistics 
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Womit generieren Sie ein Dashboard in R?
Ich muss regelmäßige (tägliche, monatliche) Webanalyse-Dashboard-Berichte erstellen. Sie sind statisch und erfordern keine Interaktion. Stellen Sie sich daher eine PDF-Datei als Zielausgabe vor. In den Berichten werden Tabellen und Diagramme gemischt (hauptsächlich mit ggplot2 erstellte Sparkline- und Bullet-Diagramme). Denken Sie an Stephen Few / Perceptual Edge-Dashboards wie: aber auf Web-Analytics …
17 r  visualization 
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Vergrößere die seaborn Heatmap
Ich erstelle einen corr()DF aus einem Original-DF. Die corr()df herauskommen 70 X 70 , und es ist unmöglich , die Heatmap sichtbar zu machen ... sns.heatmap(df). Wenn ich versuche, das anzuzeigen corr = df.corr(), passt die Tabelle nicht auf den Bildschirm und ich kann alle Zusammenhänge sehen. Ist es eine …
16 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 
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Wie kann man Wahrscheinlichkeiten in xgboost vorhersagen?
Die folgende Vorhersagefunktion gibt ebenfalls -ve-Werte an, sodass es sich nicht um Wahrscheinlichkeiten handeln kann. 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) Ich google & versuchte, pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") aber es hat …
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R: Maschinelles Lernen auf der GPU
Gibt es maschinelle Lernpakete für R, die die GPU nutzen können, um die Trainingsgeschwindigkeit zu verbessern (so etwas wie Theano aus der Python-Welt)? Ich sehe, dass es ein Paket namens gputools gibt, das die Ausführung von Code auf der GPU ermöglicht, aber ich suche nach einer vollständigeren Bibliothek für maschinelles …
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