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文件名:  R机器学习:mlr3verse核心工作流-张敬信-R会讲座.pdf
资料下载链接地址: https://bbs.pinggu.org/a-3816239.html
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前不久的第15届中国R会,我做了一个”R机器学习:mlr3verse核心工作流“的报告,

视频连接
报告PPT:

更完整详细的R机器学习:mlr3verse学习,请看:


mlr3verse框架简介

mlr3verse 是最新、最先进的R 机器学习框架,非常非常强大!它基于面向对象R6 语法和data.table 底层数据流(速度超快),支持future 并行,支持搭建“图” 流学习器,理念非常先进、功能非常强大。mlr3verse 整合了各种机器学习算法包,实现了统一、整洁的机器学习流程化操作,足以媲美 Python 的 scikit-learn 机器学习库。


补充:我再放一个我随手解答的一个KNN的问题,看看用R的mlr3verse框架实现机器学习算法如何简单吧:

  1. library(mlr3verse)
  2. # 创建任务
  3. task = as_task_classif(iris, target = "Species")
  4. # 选择学习器(算法)
  5. learner = lrn("classif.kknn", k = 3)
  6. # 准备训练集,测试集
  7. train = c(1:30,51:80,101:130)
  8. test = setdiff(1:150, train)
  9. # 训练模型
  10. learner$train(task, row_ids = train)
  11. # 模型预测
  12. predictions = learner$predict(task, row_ids = test)
  13. predictions
  14. # 性能评估
  15. predictions$confusion # 混淆矩阵
  16. predictions$score(msr("classif.acc")) # 准确率
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