Публикации по теме r

Публикации по теме 'r'

Прогнозируйте отток клиентов с помощью машинного обучения

Прогнозировать скорость оттока Для компании важно сохранить своих клиентов. Это просто анализ телекоммуникационных данных и моделирование. 1. Состав проекта (определение проблемы) Кто покидает компанию? Какие услуги нужны компании? прогноз скорости оттока 2. Сбор данных Вот данные [kaggle]( https://www.kaggle.com/blastchar/telco-customer-churn ) churn <- read.csv("~.csv") 3.ЭДА Просто проверьте соотношение цели #1 Важно определить соотношение..

Автоматическое обучение DAG — часть 2 — Просто потому что

Первоначально опубликовано на https://iyarlin.github.io 21 января 2020 г. В предыдущем посте мы видели, что одно из основных отличий между классическим ML и Causal Inference — это дополнительный шаг использования правильного набора настроек для функций предиктора. Чтобы найти правильный набор настроек, нам нужен DAG, который представляет отношения между всеми функциями, относящимися к нашей проблеме. Одним из способов получения DAG является консультация экспертов в предметной..

Какой язык программирования следует изучить специалистам по данным в первую очередь?

Какой язык программирования следует изучить специалистам по данным в первую очередь? R, Python, SQL или что-то еще? Когда я начал свою первую настоящую работу в качестве дипломированного актуарного аналитика в 2000-х годах, первое, что сделал мой начальник, - это вручил мне экземпляр The Little SAS Book и посоветовал мне научиться SAS. . У меня была работа, на которой мне нужно было уметь обрабатывать данные и подгонять к ним статистические модели, и я не собирался далеко..

Приложения R - Часть 4: Нелинейная регрессия

Всем привет! В предыдущих разделах серии приложений R мы делали приложения, связанные с линейной регрессией и логистической регрессией. Вы можете получить доступ к моим статьям по ссылкам ниже: Приложения R - Часть 1: Простая линейная регрессия Приложения R - Часть 2: Множественная линейная регрессия Приложения R - Часть 3: Логистическая регрессия В этой части приложений серии R мы исследуем структуры данных, в которых взаимосвязь между переменными не является линейной, и..

Прогнозы на основе стандартных моделей в R

Фон Stan ( http://mc-stan.org ) - вероятностный язык программирования для оценки гибких статистических моделей. Если вас интересует байесовское моделирование, обычно вам не нужно искать дальше Стэна. В нем есть почти все, что вам нужно для определения произвольно сложных моделей, явного указания предшествующих распределений и диагностики производительности моделей. Однако одна область, в которой отсутствует Стэн, - это повторное использование оценочных моделей для прогнозирования новых..

R Еженедельник 2017–37 Социальные науки, Время, Сравнить

Выделять Визуализация данных для социальных наук — практическое введение в R и ggplot2 Время тибблов: Тибблы с учетом времени Не сравнивай числовые значения (кроме случаев, когда это работает) Инсайты R Markdown для документов с логотипами, водяными знаками и фирменными стилями Не сравнивай числовые значения (кроме случаев, когда это работает) Лето ggplot2 — ууууу! 👩‍💻🚙👯: Моя стажировка в GoogleDrive Написание и публикация моего первого пакета R R в..

5 эффективных приемов Python и R для специалистов по данным

Полезные фрагменты кода на R и Python Мы начали серию статей о советах и приемах для специалистов по данным (в основном на Python и R). Если вы пропустили предыдущие взносы: Vol. 1: 10 советов и приемов для специалистов по данным Полезные фрагменты кода на R и Python betterprogramming.pub Vol. 2: 10 удивительных советов и приемов для специалистов по данным Еще несколько полезных фрагментов..