机器学习神经网络与预测建模

用于探索、解释和评估模型的DALEX残差分析软件(45)

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分类：

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。
使用方法：Rscript DALEX.R    –input= 参数说明：

USAGE:

DALEX.R –input=<input>

PARAMETERS:

–input   the expression data,the first column is sample name,the second  column is group,the third column is gene symbol,input txt format.

操作步骤：

1、打开命令行界面，输入“Rscript DALEX.R”调阅帮助文档，确定该程序所需的输入文件。

2、用户根据帮助文档中的参数说明内容，对参数进行设置。这里，必须输入参数有1个，分别是–input，表示表达数据，第一列是样本名称，第二列是分组，第三列是基因符号，输入txt格式。

3、完成参数提交后，按下回车键，整个程序即正式开始进入执行。每步执行内容都会给出提示。程序执行完毕后，界面会显示”Program execution is completed“结束语。

流程图：
结果展示：1. ft1.pdf
该图表示累积残差分布图

2. ft2.pdf

该图表示样本残差箱线图

3. ft3.pdf

该图表示变量重要性排名分析图。

4. ft4.pdf

该图表示单个连续型解释变量与响应变量关系图。

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