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téléchargement de caret pour Linux

Téléchargez gratuitement l'application Linux caret pour l'exécuter en ligne dans Ubuntu en ligne, Fedora en ligne ou Debian en ligne

Il s'agit de l'application Linux appelée caret, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom caret7.0-1sourcecode.tar.gz. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.

Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée caret avec OnWorks gratuitement.

Suivez ces instructions pour exécuter cette application :

- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.

- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.

- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.

- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.

- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.

- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.

CAPTURES D'ÉCRAN

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caret


DESCRIPTION

Le package R caret (Classification And Regression Training) simplifie la création de modèles d'apprentissage automatique prédictifs. Il fournit des interfaces uniformes pour l'apprentissage, le réglage, l'évaluation, le prétraitement et l'importance des variables des modèles. Avec la prise en charge de plus de 200 modèles, caret est essentiel aux workflows R de modélisation et d'apprentissage automatique.



Caractéristiques

  • Interface unifiée pour la formation des modèles de classification et de régression
  • Prétraitement (mise à l'échelle, codage, imputation) et sélection des caractéristiques
  • Réglage des hyperparamètres via rééchantillonnage (validation croisée, bootstrap)
  • Calcul des métriques d'importance des variables
  • Aides à la visualisation (par exemple, graphiques de performances du modèle)
  • Prise en charge de plus de 200 types de modèles et extensions différents


Langage de programmation

R


Catégories

Machine Learning

Cette application peut également être téléchargée depuis https://sourceforge.net/projects/caret.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.


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