în

<!-- (social4i size="small" align="align-left") --> R-Vine Copulas sunt instrumente puternice pentru modelarea dependențelor...

library(xgboost) library(ggplot2) library(patchwork) library(shapviz) library(kernelshap) options(shapviz.viridis_args = list(option = "D", begin = 0.1, end = 0.9)) set.seed(1) # https://github.com/stedy/Machine-Learning-with-R-datasets df <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/stedy/Machine-Learning-with-R-datasets/refs/heads/master/insurance.csv") # Gamma GLM with interactions fit_glm <- glm(charges ~ . * smoker, data = df, family = Gamma(link = "log")) # Use SHAP to explain xvars <- c("age", "sex",...

<!-- (social4i size="small" align="align-left") --> (Acest articol a fost publicat pentru prima dată pe BLUECOLOGIE BLOGși a contribuit cu drag la R-Bloggers). (Puteți raporta problema despre conținutul de pe această pagină aici) Doriți să vă împărtășiți conținutul pe R-Bloggers? Faceți...