Applied Machine Learning Using mlr3 in R -
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Résumé : 1. Introduction and Overview. 2. Data and Basic Modeling. 3. Evaluation and Benchmarking. 4. Hyperparameter Optimization. 5. Advanced Tuning Methods and Black Box Optimization. 6. Feature Selection. 7. Sequential Pipelines. 8. Non-sequential Pipelines and Tuning. 9. Preprocessing. 10. Advanced Technical Aspects of mlr3 .11. Model Interpretation and Explanation. 12. Model Interpretation. 13. Beyond Regression and Classification. 14. Algorithmic Fairness.
Sommaire:
mlr3 is an award-winning ecosystem of R packages that have been developed to enable state-of-the-art machine learning capabilities in R. This book gives an overview of flexible and robust machine learning methods, with an emphasis on how to implement them using mlr3 in R....
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