bsPredDistribution: bsPredDistribution
In gabrielcrepeault/xgbmr: Implémentation en R d'un modèle de micro-réserve utilisant l'algorithme XGBoost.
Description
Usage
Arguments
Value
Author(s)
View source: R/bsPredDistribution.R
Description
Fonction wrapper qui effectue un rééchantillonage Bootstrap sur le
training set et prédit le validation set B fois. De cette façon, on obtient B estimations
pour chaque observation dans le validation set.
Usage
1
bsPredDistribution(learner, train_tsk, test_tsk, B = 100)
Arguments
learner
Leaner mlr utilisé pour fiter les modèles
train_tsk
Tâche mlr de validation
B
Nombre d'échantillonage Bootstrap à effectuer. Défaut = 100
Value
Une liste contenant :
- predictions : un data.frame contenant une ligne par
observations, une colonne par modèle Bootstrap.
- bs_models : liste contenant tous les modèles (provenant du resampling) Bootstrap.
Author(s)
Gabriel Crépeault-Cauchon
gabrielcrepeault/xgbmr documentation built on Dec. 30, 2019, 11:51 p.m.
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Description Usage Arguments Value Author(s)
View source: R/bsPredDistribution.R
Description
Fonction wrapper qui effectue un rééchantillonage Bootstrap sur le training set et prédit le validation set B fois. De cette façon, on obtient B estimations pour chaque observation dans le validation set.
Usage
1 | bsPredDistribution(learner, train_tsk, test_tsk, B = 100)
|
Arguments
learner |
Leaner mlr utilisé pour fiter les modèles |
train_tsk |
Tâche mlr de validation |
B |
Nombre d'échantillonage Bootstrap à effectuer. Défaut = 100 |
Value
Une liste contenant : - predictions : un data.frame contenant une ligne par observations, une colonne par modèle Bootstrap. - bs_models : liste contenant tous les modèles (provenant du resampling) Bootstrap.
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Gabriel Crépeault-Cauchon
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