用于探索、解释和评估模型的DALEX残差分析软件(45)

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描述

机器学习模型被广泛使用，并且在分类或回归任务中有各种应用。由于计算能力的提高、新数据源和新方法的可用性，ML 模型越来越复杂。使用增强、神经网络装袋等技术创建的模型是真正的黑匣子。很难追踪输入变量和模型结果之间的联系。它们因高性能而被使用，但缺乏可解释性是它们最弱的方面之一。DALEX是R语言通用机器学习包之一，就是为了解决分类和回归问题的数据训练而创建的一个综合工具包。是一系列函数的集合，它试图对创建预测模型的过程进行流程化。它是一个包含了数据分割、预处理、特征选择、用重抽样进行模型调参和变量重要性估计等分析的强大工具。