R语言9种机器学习诊断模型_预测模型 (1)
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R语言9种机器学习诊断模型/预测模型
【二分类[VS]分类[VS]回归】[火]适合于预测结果为是否[VS]发生不发生等情况的二分类、分类、回归情况【视频+代码】（图2、图3）#R语言深度学习
✅Logistic
✅随机森林
✅KNN
✅SVM
✅神经网络（MLP）
✅XGBoost
✅LightGBM
✅Lasso
✅决策树
9种模型20多个代码的比较
#R语言机器学习进阶
内容包括（[超便宜]具体如图所示全发）：
模型简单入门介绍视频
✉️分别构建模型
✉️分别超参数调优
✉️模型的ROC曲线比较
✉️模型的DCA曲线比较
✉️模型的校准图绘制
[hot][hot][hot][hot]
选出最优模型
混淆矩阵
评价指标包括(AUC、准确率、精确率 、召回率 、灵敏度、特异度、约登指数、阳性预测率(PPV）、阴性预测率(NPV)和Kappa 值）！！
模型解释的SHAP可视化
视频为简单介绍，看完基本原理视频后基本上就可以理解原理，同时可以借助各种AI（DeepSeek、豆包等等）工具来进行理解，非常的简洁易懂。同时如果运行出现错误（一般是安装包没有安装或者包的版本太高可能会出现问题，代码整体逻辑不会有问题），可以直接复制粘贴到人工智能窗口（DeepSeek、豆包等等）进行查询，简单修改即可。
代码需要一点R语言运行基础，本人用的4.3.2的版本，可以完整运行，本人运行结果如图1。
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