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尔云间生信代码|用于探索、解释和评估模型的DALEX残差分析软件

2022-09-05 13:44 作者:尔云间  | 我要投稿

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机器学习模型被广泛使用,并且在分类或回归任务中有各种应用。由于计算能力的提高、新数据源和新方法的可用性,ML 模型越来越复杂。使用增强、神经网络装袋等技术创建的模型是真正的黑匣子。很难追踪输入变量和模型结果之间的联系。它们因高性能而被使用,但缺乏可解释性是它们最弱的方面之一。DALEX是R语言通用机器学习包之一,就是为了解决分类和回归问题的数据训练而创建的一个综合工具包。是一系列函数的集合,它试图对创建预测模型的过程进行流程化。它是一个包含了数据分割、预处理、特征选择、用重抽样进行模型调参和变量重要性估计等分析的强大工具。


使用方法:

Rscript DALEX.R    -input= 


参数说明:

USAGE:

DALEX.R -input=<input>

PARAMETERS:

-input   the expression data,the first column is sample name,the second  column is group,the third column is gene symbol,input txt format.


操作步骤:

1Rscript DALEX.R

21-inputtxt

3Program execution is completed<span data-raw-text="" "="" data-textnode-index-1662356065774="13" data-index-1662356065774="720" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px;">"


流程图:

结果展示

1. ft1.pdf


该图表示累积残差分布图

2. ft2.pdf


该图表示样本残差箱线图

3. ft3.pdf


该图表示变量重要性排名分析图。

4. ft4.pdf


该图表示单个连续型解释变量与响应变量关系图。

使

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写在文末:

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