Beim Data Mining geht es darum, Erkenntnisse aus vorhandenen Daten zu gewinnen – im Gegensatz zum Machine Learning, das darauf abzielt, zuvor traininerte Modelle auf neue Daten anzuwenden. TL; DR: Kurze Zusammenfassung Entscheidungsbäume sind ein mächtiges Werkzeug für Data Mining-Aufgaben. Sind sind in R leicht zu erstellen und besonders gut präsentierbar, wenn sie in interaktiven … „Data Mining mit R: Zusammenhänge erkennen, Zielgruppen finden“ weiterlesen
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Kreuzvalidierung: Was schief gehen kann und wie man es besser macht (p > n)
Datensätze mit mehr Variablen als Fällen sind eine besondere Herausforderung für die Datenanalyse: p > n, p für predictors, Prädiktoren; n für die Stichprobengröße. Klassische Verfahren wie die lineare Regression sind unter diesen Bedingungen rechnerisch nicht lösbar. Die Daten: p > n Hier ein Beispiel: biomarker.Rda enthält 90 Fälle (Beobachtungen) von 2000 unabhängigen Variablen – … „Kreuzvalidierung: Was schief gehen kann und wie man es besser macht (p > n)“ weiterlesen
Machine Learning mit R und caret: GBM optimieren (Gradient Boosting Machine)
Das Maschinelle Lernen vereinigt Methoden aus unterschiedlichen Fachbereichen. Während Ansätze der klassischen Statistik eher auf Hypothesentests ausgelegt sind, steht beim Data Mining oft die Ableitung von praxisrelevanten Erkenntnissen aus vorhandenen Daten im Vordergrund, und das Machine Learning zielt auf die Anwendung der „trainierten“ Modelle auf zuvor nicht gesehene Daten – sprich Vorhersagen. Bei den jeweils … „Machine Learning mit R und caret: GBM optimieren (Gradient Boosting Machine)“ weiterlesen