vip:可变重要性图

构建可变重要性图的一般框架R中的各种类型的机器学习模型。除了一些标准模型-具体的变量重要性度量,该包还提供了模型-可以应用于任何监督学习算法的不可知论方法。其中包括1)一种基于排列的有效变量重要性度量,2) 基于Shapley值的可变重要性(Strumbelj和Kononenko,2014) <数字对象标识代码:10.1007/s10115-013-0679-x>,和3)基于方差Greenwell等人(2018)中描述的方法<doi:10.48550/arXiv.1805.04755>. A类基于方差的相互作用相对强度量化方法还包括效果(有关详细信息,请参阅前面的参考资料)。

版本: 0.4.1
取决于: R(≥4.1.0)
进口: foreach公司,ggplot2(≥0.9.0),统计,易怒的,实用程序,尺度
建议: 预订,DT公司,覆盖(covr),do并行,数字播放器,快速成型(≥ 0.1.0),针织物,晶格,ml试验台,模型数据,NeuralNetTools公司,个人数据处理,rmarkdown公司,小测试(≥ 1.4.1),变量Imp
增强功能: C50元,插入符号,立体派,地球,千兆字节,格尔姆奈特,过氧化氢,光(gbm),mixOmics公司,最大似然比,mlr3号机组,神经网状物,奈特,防风草(≥ 0.1.7),聚会,聚会,,随机森林,护林员,r零件,RSNNS公司,闪耀之星(≥ 0.8.0),潮汐模型,工作流(≥ 0.2.3),xgboost公司
出版: 2023-08-21
内政部: 10.32614/CRAN.包装.vip
作者: 布兰登·M·格林维尔ORCID标识[aut,cre],布拉德·博姆克ORCID标识[自动]
维护人员: Brandon M.Greenwell<Greenwell.Brandon at gmail.com>
错误报告: https://github.com/koalaverse/vip/issues网站
许可证: GPL-2型|GPL-3公司[扩展自:GPL(≥2)]
网址: https://github.com/koalaverse/vip/,https://koalaverse.github.io/vip/
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旧来源: 贵宾档案

反向依赖关系:

反向进口: 流量ml,更多聚会,美丽的格尔姆,辐射度模型
反向建议: 易积雪的,ENM工具,鳍片,千兆字节,个人数据处理,塔布网,生动的,更明智的

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