El Tidyverse proporciona varios paquetes para el modelado de datos, incluyendo lm() para modelos lineales, glm() para modelos generales lineales, y randomForest() para modelos de bosques aleatorios.
El paquete broom se utiliza para limpiar y presentar de manera clara los resultados de los modelos. Esto incluye funciones como tidy(), que resume los resultados del modelo en una tabla, y glance(), que proporciona un resumen rápido de los resultados.
El paquete modelr proporciona funciones para dividir y manipular los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, y para realizar validaciones cruzadas.
El paquete caret es una interfaz común para varios algoritmos de aprendizaje automático y proporciona funciones para el preprocesamiento de datos, la selección de características y la validación cruzada.
En general, los paquetes del Tidyverse proporcionan una interfaz coherente y fácil de usar para el modelado de datos, lo que permite a los usuarios construir y evaluar modelos de forma rápida y eficiente.
Sobre el Curso Gratis
El desarrollo de conocimientos sobre su organización, empresa o proyecto de investigación depende del modelado y análisis efectivos de los datos que recopila.
Para crear modelos efectivos, debe comprender los diferentes tipos de preguntas que puede hacer y cómo asignar esas preguntas a sus datos.
Se pueden elegir diferentes enfoques de modelado para detectar patrones interesantes en los datos e identificar conexiones ocultas.
Este curso cubre los tipos de preguntas que puede hacer sobre sus datos y los diferentes enfoques de modelado que puede usar.
Este curso es ofrecido por la Universidad Johns Hopkins
La misión de la Universidad Johns Hopkins es educar a sus estudiantes y cultivar su capacidad para el aprendizaje permanente, fomentar la investigación independiente y original y llevar los beneficios del descubrimiento al mundo.
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