这是名为 benchm-ml 的 Linux 应用程序，其最新版本可以下载为 benchm-mlsourcecode.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行此名为 benchm-ml 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
SCREENSHOTS
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benchm-ml
商品描述
该存储库旨在提供一个最小基准测试框架，用于比较常用机器学习库在可扩展性、速度和分类准确率方面的表现。重点关注无缺失数据的二分类任务，其中输入可以是数值型或分类型（独热编码后）。它针对大规模设置，将观测值数量（n）调整至数百万，将特征数量（扩展后）调整至一千左右，以对不同的实现进行压力测试。基准测试涵盖逻辑回归、随机森林、梯度提升和深度神经网络等算法，并与 scikit-learn、R 包、xgboost、H2O、Spark MLlib 等工具包进行比较。存储库按逻辑文件夹（例如“1-linear”、“2-rf”、“3-boosting”、“4-DL”）进行组织，每个文件夹都与算法类别相对应。
功能
- 跨 ML 工具包（scikit-learn、R、H2O、xgboost、Spark MLlib）的比较基准
- 算法覆盖：逻辑回归、随机森林、增强、深度神经网络
- 使用较大的 n（例如 10K → 10M）和 p（~1K）进行可扩展测试
- 合成数据生成和真实数据集集成（例如 Higgs）
- 按算法类型组织结构化文件夹
- 用于比较实现的运行时、内存和准确性测量工具
程式语言
R
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/benchm-ml.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。
