Flaschenhälse (langsame Code-Abschnitte) in R finden mit Profiling: profvis

Wenn R-Code zu langsam läuft, sind es oft nur ganz bestimmte Stellen, die optimiert werden müssen. Nicht immer ist sofort klar, welche Codezeilen das sind. Daher ist es sinnvoll zu wissen, wie man solche Flaschenhälse (oder „Bremsklötze“) effizient und elegant finden kann. Ein hilfreiches Werkzeug dafür ist das sogenannte Profiling: Das automatisierte Erstellen eines Profils, … „Flaschenhälse (langsame Code-Abschnitte) in R finden mit Profiling: profvis“ weiterlesen

Machine Learning-Algorithmen verstehen: Interaktionseffekte

Machine Learning-Algorithmen zu verstehen ist eine Herausforderung. Mit dem folgenden Text möchte ich einen Beitrag dazu leisten, indem ich ein Spezialthema betrachte: Wie gehen verschiedene Machine Learning-Algorithmen mit Interaktionseffekten um? Folgende Machine-Learning-Algorithmen werden betrachtet: Lineare Regression GAM = Generalized Additive Model KNN = K nächste Nachbarn = k nearest neighbors Ein einzelner Entscheidungsbaum (rpart) Ein … „Machine Learning-Algorithmen verstehen: Interaktionseffekte“ weiterlesen