熟悉：端到端自动机器学习和模型评估

用于端到端回归建模的单一统一接口，分类和时间-事件（生存）结果。使用创建的模型熟悉是自我控制的，使用它们不需要额外的诸如基线生存、特征聚类或特征等信息转换和归一化参数。模型性能，校准、风险组分层、（排列）变量重要性，个人条件期望、部分依赖等作为评估过程的一部分自动评估并在中导出表格格式并绘制，也可以使用导出手动计算以及绘图功能。在可能的情况下，在评估过程带有置信区间。

版本：	1.4.8
取决于：	R（≥4.0.0）
进口：	数据表，方法，爱尔兰航空公司(≥ 0.3.4),第一条溪流,生存
建议：	巴特,呼叫者(≥ 3.4.3),集群,CORElearn公司,科罗,动态树剪切,e1071号(≥ 1.7.5),埃克达特,快速集群,快速glm,ggplot2(≥ 3.0.0),格尔姆奈特,gtable表,和声手段,等树(≥0.3.0),针织者,标记,laGP公司,MASS（质量）,最大stat,姆博斯特(≥2.9.0),微基准,奈特,聚会,普拉兹尼克,代理,q值,随机ForestSRC,护林员,rmarkdown公司,规模,测试那个(≥3.0.0),xml语言2,VGAM公司,xgboost公司
出版：	2024-05-24
内政部：	10.32614/CRAN.包装.熟悉
作者：	亚历克斯·兹瓦恩伯格[aut，cre]，Steffen Löck[aut]，斯特凡·莱格[ctb]，伊拉姆·沙赫扎迪，阿西尔·拉巴斯科·梅内盖蒂[ctb]，塞巴斯蒂安·斯塔克，德累斯顿理工大学，德国癌症研究中心（DKFZ）[cph]
维护人员：	亚历克斯·兹瓦恩堡
错误报告：	https://github.com/alexzwanenburg/familiar/issues
许可证：	欧洲石油公司
网址：	https://github.com/alexzwanenburg/熟悉
需要编译：	不
引用：	熟悉的引文信息
材料：	新闻
CRAN检查：	熟悉的结果

文档：

参考手册：	家庭.pdf
渐晕图：	评估和解释 特征选择方法 介绍熟悉的 学习算法和超参数优化 性能指标 前瞻性地使用熟悉的

下载：

包源：	家庭_1.4.8.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：家族1.4.8.zip，r-释放：家族1.4.8.zip，r-oldrel：家庭_1.4.8.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：家族1.4.8.tgz，r-oldrel（arm64）：家族1.4.8.tgz，r-release（x86_64）：家族1.4.8.tgz，r-oldrel（x86_64）：家族1.4.8.tgz
旧来源：	熟悉的存档

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