Questa è l'app Linux denominata mlr3, la cui ultima versione può essere scaricata come mlr31.2.0sourcecode.tar.gz. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app denominata mlr3 con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avviare l'emulatore online OnWorks Linux o Windows online o l'emulatore online MACOS da questo sito Web.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Linux che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione, installala ed eseguila.
IMMAGINI:
mlr3
DESCRIZIONE:
mlr3 è un moderno framework R orientato agli oggetti per l'apprendimento automatico. Fornisce astrazioni di base (task, learner, ricampionamenti, misure, pipeline) implementate utilizzando classi R6, consentendo flussi di lavoro di apprendimento automatico estensibili e componibili. Si concentra su un design pulito, sulla scalabilità (grandi set di dati) e sull'integrazione nell'ecosistema R più ampio tramite pacchetti di estensione. Gli utenti possono eseguire classificazione, regressione, analisi di sopravvivenza, clustering, ottimizzazione degli iperparametri, benchmarking ecc., spesso tramite pacchetti complementari.
Caratteristiche
- Progettazione pulita orientata agli oggetti tramite R6, separando attività, studenti, ricampionamento ecc. per flussi di lavoro modulari
- Gestione efficiente di grandi quantità di dati: utilizzo di data.table, supporto per backend con memoria esaurita (ad esempio database)
- Supporto di parallelizzazione per studenti, ricampionamento, benchmarking ecc. tramite backend futuri/paralleli
- Ricco ecosistema: molti pacchetti di estensione per la visualizzazione, studenti aggiuntivi, pipeline, filtri ecc.
- Misure e valutazione delle prestazioni integrate: classificazione, regressione, sopravvivenza ecc. con metriche standard e capacità di calcolare misure personalizzate
- Supporto per esperimenti di benchmarking, ricampionamento annidato, ottimizzazione degli iperparametri ecc. tramite pacchetti aggiuntivi
Linguaggio di programmazione
R
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/mlr3.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.