R Zertifizierung: Machine Learning Toolbox (DataCamp)

Nach einer Phase intensiverer Projektarbeit schaute ich nach längerer Zeit mal wieder bei DataCamp rein: Dort wurde inzwischen das Kursangebot erheblich erweitert. Einer der etwas neueren Kurse heißt Machine Learning Toolbox, rund um das caret-Paket, gelehrt vom Haupt-Entwickler Max Kuhn sowie dem Co-Autor Zachary (Zach) Mayer. Es geht um Supervised Learning, „überwachtes Lernen“: Modelle, die auf eine … „R Zertifizierung: Machine Learning Toolbox (DataCamp)“ weiterlesen

R Zertifizierung: Machine Learning (DataCamp)

Nun ist auch der Machine Learning-Kurs von DataCamp abgeschlossen. Es ging um die drei Themenbereiche Klassifikation, Regression und Clustering. Von maschinellem Lernen wird nur gesprochen, wenn ein Algorithmus ein Modell ermittelt, das auf andere Daten (z. B. künftige Beobachtungen) angewendet werden kann. Deskriptive Statistiken (häufigste Farbe, durchschnittliche Größe) zählen somit nicht zum maschinellen Lernen. Einige Kursinhalte: … „R Zertifizierung: Machine Learning (DataCamp)“ weiterlesen

Was ist Overfitting? Regressionsanalyse mit R, nichtlineare Terme, Kreuzvalidierung

Lineare Regressionsmodelle können mit Hilfe von Polynomen auch nichtlineare Zusammenhänge abbilden. Die Modellanpassung im Sinne von R² und korrigiertem R² kann dadurch erheblich steigen. Doch ist ein solches Modell tatsächlich „besser“ als ein einfacheres? Ein Praxistest wäre, die Modellgleichung auf andere Daten anzuwenden. Oft stehen jedoch keine neuen Daten zur Verfügung, die genau die gleichen … „Was ist Overfitting? Regressionsanalyse mit R, nichtlineare Terme, Kreuzvalidierung“ weiterlesen