Mulțumesc, în drum spre Cran

Sigiliul generic de aprobare din partea echipei Cran – nenumărate ore petrecute în tabere între R CMD check şi R CMD build jurnalele, „Scrierea extensiilor” și stackoverflow aprobatcu a singur linia. Echivalentul „Notat, mulțumiri” după un e-mail de bine scris pentru profesorul tău-cu excepția, acesta are un sentiment uimitor și un sens clar: {slmetrics} (în sfârșit) și-a găsit drumul spre Cran!

Ce este {slmetrics}? De ce ar trebui să ne pese chiar?

{Slmetrics} este o colecție de valori de performanță AI/ML scrise în „C ++” cu trei lucruri în minte: Scalabilitate, viteză şi simplitate -Toate cunoscute cuvinte cheie de pe LinkedIn. Mai jos sunt rezultatele de referință pentru calcularea unei matrice de confuzie 2 × 2:

{Slmetrics} este mult mai rapid și Mai mult eficient memoria, decât pachetele R în cauză atunci când se calculează matricea de confuzie-aceasta este o diferență esențială, deoarece multe dacă nu cele mai multe Valorile de clasificare se bazează pe matricea de confuzie.

Ce este nou?

De la postul de blog despre scalabilitate și eficiență în ianuarie, multe Au fost adăugate noi caracteristici. Mai jos este un exemplu despre eroarea pătrată medie relativă a rădăcinii:

## 1) actual and predicted
##    values
actual    <- c(0.43, 0.85, 0.22, 0.48, 0.12, 0.88)
predicted <- c(0.46, 0.77, 0.12, 0.63, 0.18, 0.78)

## 2) calculate
##    metric and print
##    values
cat(
  "Mean Relative Root Mean Squared Error", SLmetrics::rrmse(
    actual        = actual,
    predicted     = predicted,
    normalization = 0
  ),
  "Range Relative Root Mean Squared Error (weighted)", SLmetrics::rrmse(
    actual        = actual,
    predicted     = predicted,
    normalization = 1
  ),
  sep = "n"
)
#> Mean Relative Root Mean Squared Error
#> 0.3284712
#> Range Relative Root Mean Squared Error (weighted)
#> 0.3284712

^{Creat pe 2025-03-24 cu reprerex v2.1.1}

Accesați documentele online pentru o imagine de ansamblu rapidă a tuturor valorilor și funcțiilor disponibile.

{Slmetrics} poate fi instalat prin CRAN sau construit din sursă folosind, de exemplu, {pak}. Vezi mai jos:

Prin Cran

install.packages("SLmetrics")

Construiți din sursă

pak::pak(
    pkg = "serkor1/SLmetrics",
    ask = FALSE
)