小庞统计——R语言多类机器学习预测模型结合SHAP解释1.0教学课程发布付费获取此版本为基础版本目前对于多分类的诊断难度较二分类难度有所提升但是随着机器学习诊断的发展多分类任务依然是在二分类之后甚至是目前或者未来面临的不可避免的话题因此多分类任务的机器学习目前的初始版本已经发布全程包含多个机器学习以及各种模型评价。这里目前已经学过二分类课程的同学此处就不再过多赘述以下为整体流程依然是只用准备好我们的数据全程实现多分类任务的诊断预测。在R语言进行全模型的SHAP解释。在此将多个模型进行的整理并汇聚成了包含10多种机器学习模型的优化代码包含Multinomial、SVM、GBM、KNN、Xgboost、Neural network、RF、LightGBM、Catboost等模型。只用整理好数据即可实现整篇文章的分析。根据目前SCI发表的文章进行了正常流程的代码编写从开始的数据数据集划分基础表格单因素分析以及单因素、多因素Logistic结果表格制作均有代码生成。变量选择包含多分类的回归分析结果建模后各个模型的变量重要性排序图。模型评价包含多模型的ROC曲线、计算模型的准确度灵敏性召回率特异性精确度F1分数计算。绘制各个模型的混淆矩阵绘图包括①各个模型以及各个分类的ROC、变量重要性混淆矩阵绘制②各个模型以及分类SHAP解释的重要性图③SHAP的偏相关依赖图绘制部分结果展示通过运行代码即可得到以下结果训练集各分类的差异分析单因素多因素分析结果以模型为标准绘制各分类的ROC曲线以数据集为标准各个模型以及分类的ROC曲线各个模型的混淆矩阵各个模型以及分类的SHAP重要性解释整套课程代码分析包含了SCI的机器学习的正常分析流程并包含了使用的示例数据数据准备的指导、相关代码的解释。全程视频讲解整套课程一经售出全程售后服务包含代码报错解决如果需要可以进行简单代码讲解直到出现结果为止。整套课程创建以及版权归小庞统计所有