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R语言构建logistic回归模型并使用偏差(Deviance)和伪R方(pseudo R-squared )评估概率模型:使用sigr包快速计算偏差和伪R方、AIC赤信息指标和偏差的关系
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R语言基于自定义函数构建xgboost模型并使用LIME解释器进行模型预测结果解释:基于训练数据以及模型构建LIME解释器解释多个iris数据样本的预测结果、使用LIME解释器进行模型预测结果解释
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R语言构建文本分类模型:文本数据预处理、构建词袋模型(bag of words)、构建xgboost文本分类模型、xgboost模型预测推理并使用混淆矩阵评估模型、可视化模型预测的概率分布
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R语言进行dataframe数据全连接(full join):使用R原生方法、data.table、dplyr等方案
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R语言ggplot2可视化并添加特定区间的回归线、R原生plot函数可视化并添加特定区间的回归线:Add Regression Line Between Certain Limits
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R语言WVPlots包可视化克利夫兰点ClevelandDotPlot、并按照分类变量排序进行可视化克利夫兰点ClevelandDotPlot
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R语言ggplot2可视化使用ggplot2::ggsave函数和gridextra::marrangegrob函数将多个可视化结果保存在pdf文件中
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R语言ggplot2可视化在分面图(facet_grid)的条形图上添加计数(count)或者百分比(percent)标签实战
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