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¥ 15.0

描述用于统计和机器学习的元包包,其统一界面用于模型拟合,预测,绩效评估和结果的呈现。用于模型拟合和预测数值,分类或审查的事件时间结果的方法包括传统的回归模型,正则化方法,基于树的方法,支持向量机,神经网络,合奏,数据预处理,滤清,滤波,过滤和模型调音和选择和选择。提供了用于模型评估的性能指标,并且可以通过独立的测试集,拆分抽样,交叉验证或引导程序重新采样来估算。重新样本估计可以并行执行以进行更快的处理,并在模型调整和选择的情况下嵌套。建模结果可以用描述性统计数据来汇总;校准曲线;可变重要性;部分依赖图;混淆矩阵;和ROC,LIFT和其他性能曲线。

分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR

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