关键词：
R语言使用yardstick包的rmse函数评估回归模型的性能、评估回归模型在每个交叉验证（或者重采样）的每一折fold上的RMSE、以及整体的均值RMSE（其他指标mae、mape、smape、msd、ccc、poisson_log_loss、huber_loss等计算方式类似）
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r语言使用yardstick包的metrics函数和roc_auc函数评估多分类（multiclass默认为macro自定义设置micro）模型的性能分别计算accuraykappaauc等
R语言使用yardstick包的metrics函数和roc_auc函数评估多分类（Multiclass、默认为macro、自定义设置micro）模型的性能、分别计算Accuray、Kappa、AUC指标（其他指标kappa、sensitivity、precision、npv、ppv、accuracy、recall、specificity、f1的计算方式类... 查看详情
r语言使用yardstick包的gain_curve函数评估多分类（multiclass）模型的性能查看模型在多分类每个分类上的增益（gain）曲线(gaincurve)(代码片段)
R语言使用yardstick包的gain_curve函数评估多分类（Multiclass）模型的性能、查看模型在多分类每个分类上的增益（gain）曲线(gaincurve)目录 查看详情
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r语言使用yardstick包的pr_curve函数评估多分类（multiclass）模型的性能查看模型在多分类每个分类上的roc曲线(precision(精准率),r代表的是recall(召回率)(
R语言使用yardstick包的pr_curve函数评估多分类（Multiclass）模型的性能、查看模型在多分类每个分类上的ROC曲线(PR曲线：precision(精准率),R代表的是recall(召回率),其代表的是精准率与召回率的关系)目录 查看详情
r语言使用yardstick包的pr_curve函数评估多分类（multiclass）模型的性能并使用autoplot函数可视化模型在每个交叉验证（或者重采样）的每一折fold在每个分类上的pr曲线(
R语言使用yardstick包的pr_curve函数评估多分类（Multiclass）模型的性能、并使用autoplot函数可视化模型在每个交叉验证（或者重采样）的每一折fold在每个分类上的PR曲线（precisionrecall）目录 查看详情
r语言使用yardstick包的roc_auc函数评估多分类（multiclass默认为macro自定义设置micro）模型的性能查看模型在每个交叉验证（重采样）的每一折fold上的auc指标
R语言使用yardstick包的roc_auc函数评估多分类（Multiclass、默认为macro、自定义设置micro）模型的性能、查看模型在每个交叉验证（或者重采样）的每一折fold上的AUC指标目录 查看详情
r语言使用yardstick包的conf_mat函数计算多分类（multiclass）模型在每个交叉验证（或者重采样）的每一折fold上的混淆矩阵并使用summary输出每个fold的其它详细指标
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r语言使用yardstick包的roc_auc函数和pr_auc函数分别计算二分类（binary）模型在roc曲线下方的面积和pr曲线下方的面积auc值（areaunderthecurve)
R语言使用yardstick包的roc_auc函数和pr_auc函数分别计算二分类（binary）模型在ROC曲线下方的面积和PR曲线下方的面积AUC值（AUC、areaunderthecurve）目录 查看详情
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r语言使用caret包的train函数构建多元自适应回归样条(mars)模型模型调优自定义设置tunegrid参数多个超参数组合调优traincontrol函数自定义调优评估指标
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r语言使用ranger包的ranger函数构建随机森林模型（randomforest）
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R中的rmse函数问题
...有一个R代码，其中包含一些嵌套括号for循环，我在其中使用了Metrics包中的rmse()函数。我在没有该功能的情况下尝试了它并且它有效，但在我的嵌套R代码中它没有。这就是我想用R做的事情我已生成50个时间序列数据集。我将同一... 查看详情
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R语言vtreat包的mkCrossFrameCExperiment函数交叉验证构建数据处理计划并进行模型训练、通过显著性进行变量筛选（删除相关性较强的变量）、构建多变量模型、转化为分类模型、模型评估目录 查看详情
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R语言Kmeans聚类、抽取聚类簇：fpc包的clusterboot函数通过bootstrap重采样的方法评估Kmeans聚类的稳定性、fpc包的kmeansruns函数通过Calinski-Harabasz准则和平均轮廓系数（Averageaveragesilhouettewidth“ASW”）为Kmeans选择最优的聚类K值、并与层次... 查看详情