Dit is de Linux-app mlr3, waarvan de nieuwste versie kan worden gedownload als mlr31.2.0sourcecode.tar.gz. Deze kan online worden uitgevoerd via de gratis hostingprovider OnWorks voor werkstations.
Download en gebruik online deze app met de naam mlr3 gratis met OnWorks.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start de OnWorks Linux online of Windows online emulator of MACOS online emulator vanaf deze website.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Linux-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie, installeer hem en voer hem uit.
SCHERMSCHERMEN:
mlr3
BESCHRIJVING:
mlr3 is een modern, objectgeoriënteerd R-framework voor machine learning. Het biedt kernabstracties (taken, leerlingen, resamplings, metingen, pipelines) geïmplementeerd met behulp van R6-klassen, wat uitbreidbare, samenstelbare machine learning-workflows mogelijk maakt. Het richt zich op een helder ontwerp, schaalbaarheid (grote datasets) en integratie in het bredere R-ecosysteem via uitbreidingspakketten. Gebruikers kunnen classificatie, regressie, survivalanalyse, clustering, hyperparameterafstemming, benchmarking, enz. uitvoeren, vaak via bijbehorende pakketten.
Kenmerken
- Schoon objectgeoriënteerd ontwerp via R6, waarbij taken, leerlingen, resampling etc. worden gescheiden voor modulaire workflows
- Efficiënte verwerking van grote hoeveelheden data: gebruik van data.table, ondersteuning voor out-of-memory backends (bijv. databases)
- Parallelisatieondersteuning voor lerenden, resampling, benchmarking etc. via toekomstige/parallelle backends
- Rijk ecosysteem: veel uitbreidingspakketten voor visualisatie, extra leerlingen, pijplijnen, filters, enz.
- Ingebouwde maatregelen en prestatie-evaluatie: classificatie, regressie, overleving etc. met standaardmetrieken en de mogelijkheid om aangepaste maatregelen te berekenen
- Ondersteuning voor benchmarking-experimenten, geneste resampling, hyperparameter-afstemming etc. via add-on-pakketten
Programmeertaal
R
Categorieën
Deze applicatie kan ook worden gedownload van https://sourceforge.net/projects/mlr3.mirror/. Deze is gehost in OnWorks, zodat deze eenvoudig online kan worden uitgevoerd via een van onze gratis besturingssystemen.