(Acest articol a fost publicat pentru prima dată pe kfornerși 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.
Mele Rfuzzycoco Pachetul a lovit CRAN: https://cran.r-project.org/web/packages/Rfuzzycoco/index.html !! Publicarea în CRAN este un proces riguros și a fost deosebit de dificil, deoarece acest pachet include cod C++ personalizat. Am documentat procesul de pregătire, inclusiv pașii necesari pentru integrarea C++, într-o postare anterioară: Pregătirea Rfuzzycoco pentru publicare pe CRAN
Algoritmul Fuzzy CoCo
Algoritmul de bază, Fuzzy CoCo: o abordare cooperativă-coevoluționară a modelării fuzzy combină ingenios logica fuzzy cu cooperativa algoritmi genetici pentru a dezvolta modele clare, ușor de înțeles de om, făcându-l un instrument puternic pentru învățarea automată explicabilă (XAI).
Fundația C++ A face Rfuzzycoco posibil, a trebuit mai întâi să reimplementam de la zero moștenirea principală Fuzzy CoCo implementare, pe care am lansat-o ca fuzzycoco Biblioteca C++, disponibilă aici: https://github.com/Lonza-RND-Data-Science/fuzzycoco. Puteți citi mai multe detalii despre asta în postarea mea: fuzzycoco: versiunea C++ open-source a reimplementarii mele a algoritmului Fuzzy Coco.
Începeți Dacă sunteți interesat să preziceți sau să vă clasificați datele cu reguli simple, de înțeles de om și stabile, dați Rfuzzycoco încercați sau contactați-mă. De asemenea, sunt deschis colaborărilor, deoarece există multe oportunități interesante de a îmbunătăți atât implementarea, cât și algoritmul în sine.
Eu (Karl Forner) lucrez în prezent ca consultant, contactați-mă dacă doriți să vă ajut cu utilizarea R, organizarea dezvoltării, dezvoltarea pachetelor R sau, mai general, sprijinirea eforturilor dumneavoastră de dezvoltare software.
