(Acest articol a fost publicat pentru prima dată pe Om de știință nebun (de date).și cu amabilitate a contribuit la R-bloggeri). (Puteți raporta problema legată de conținutul acestei pagini aici)
Doriți să vă distribuiți conținutul pe R-bloggeri? dați clic aici dacă aveți un blog, sau aici dacă nu aveți.
- dsld (Data Science se uită la discriminare. Pachet nou. Instrumente pentru (a) investigarea atentă a posibilei discriminări (rasă, sex, vârstă etc.) și (b) evitarea/ameliorarea părtinirii în algoritmii de învățare automată. Vine cu un manual gratuit Quarto despre Metodologia utilă în educație, cercetare, litigii etc. https://github.com/matloff/dsld https://arxiv.org/abs/2411.04228
- regtools. Instrumente variate și puternice pentru analiza regresiei și operațiunile de date aferente. Ultimul are funcții actualizate și noi pentru „ajustarea fină”, adică căutarea în grilă pentru valori bune ale parametrilor/hiperparametrilor de reglare. Include netezire și intervale de încredere Bonferonni-Dunn pentru ieșire. https://github.com/matloff/regtools
- qeML („învățare automată rapidă și ușoară). Utilizabilitate extinsă pentru qePlotCurves (de exemplu, permite atât intrare largă, cât și lungă), și noul qeMittalGraph funcţie. https://github.com/matloff/qeML
