joinet:多元弹性网回归

通过叠加推广实现高维多元回归(Rauschenberger 2021<doi:10.1093/bioinformatics/btab576>). 对于正相关的结果,单个多变量回归通常比多个单变量回归更具预测性。包括用于模型拟合、提取系数、结果预测和性能测量的功能。如果需要,请从GitHub安装MRCE或remMap(<https://github.com/cran/MRCE>, <https://github.com/cran/remMap>).

版本: 0.0.10
取决于: R(≥3.0.0)
进口: 格尔姆奈特,帕拉索,短号
建议: 针织物,rmarkdown公司,测试,MASS(质量)
增强功能: 老鼠,地球,标准普尔,MRCE公司、remMap、,多元随机森林,SiER公司,mcen公司,加仑/分,RMTL公司,MTPS公司
出版: 2021-08-09
作者: 阿明·劳森伯格[aut,cre]
维护人员: 阿明·劳森伯格(Armin Rauschenberger)
错误报告: https://github.com/rauschenberger/joinet/issues网站
许可证: GPL-3公司
网址: https://github.com/rauschenberger/joinet网址
需要编译:
语言: 英国
引文: joinet引文信息
材料: 自述文件 新闻
在视图中: 机器学习
CRAN检查: joinet结果

文档:

参考手册: 接头.pdf
渐晕图: 文章
渐晕
分析

下载内容:

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macOS二进制文件: r释放(arm64):接头_0.0.10.tgz,r-oldrel(arm64):接头_0.0.10.tgz,r-release(x86_64):接头_0.0.10.tgz
旧来源: joinet存档

反向依赖关系:

反向进口: 转换(transreg)

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