使用DALEX包进行多个算法模型的残差分析与可视化

最新推荐文章于 2025-11-19 10:33:18 发布

TechGlide

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文章标签：算法 R语言

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本文展示了如何使用R语言的DALEX包对caret创建的线性回归、决策树和随机森林模型进行残差分析和可视化。通过残差分布图评估模型的拟合效果和预测误差。

使用DALEX包进行多个算法模型的残差分析与可视化

在数据科学和机器学习领域，模型性能评估是一个重要的任务。其中，对模型残差进行分析可以帮助我们了解模型的拟合情况和预测误差。R语言中的DALEX包提供了方便的函数来执行模型性能评估和可视化工作。本文将介绍如何使用DALEX包的model_performance函数对caret包生成的多个算法模型进行残差分布分析，并可视化每个模型的残差反向累积分布图。

首先，我们需要安装并加载所需的R包。请确保已安装DALEX和caret包，可以使用以下代码进行安装：

install.packages("DALEX")
install.packages("caret")

加载所需的包：

library(DALEX)
library(caret)

接下来，我们将使用caret包中的createDataPartition函数生成训练集和测试集。这里以回归任务为例，使用mtcars数据集。我们选择mpg作为响应变量，其余变量作为预测变量。

data(mtcars)
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(mtcars$mpg, p = 0.7, list = FALSE)
trainData <- mtcars[trainIndex, ]
testData <- mtcars[-trainIndex, ]

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