19、机器学习与企业数据科学深度剖析

机器学习与企业数据科学深度剖析

1. R Shiny应用运行与功能

1.1 文件存储要求

在创建R Shiny应用时，CSS、字体和其他相关文件应存储在创建应用目录下名为“www”的文件夹中。

1.2 运行应用

若一切顺利，可通过点击页面顶部的“Run App”选项来运行应用。点击“Run”按钮后，用户会看到一个弹出窗口，需确保浏览器已启用弹出窗口功能。

1.3 应用控件功能

该应用有多个控件，具体如下：
- Search LHS/RHS ：可在规则的左侧或右侧输入想要过滤的文本。
- Support ：表示规则在数据集中的普遍程度。
- Confidence ：指规则中精确匹配的比例。
- Lift ：用于定义规则的重要性，数值大于1被认为具有显著性。

此应用可用于其他规则文件，前提是这些文件的处理方式与之前R脚本部分所述相似。

1.4 机器学习要点

机器学习从业者普遍认为，创建模型容易，但创建一个好的模型却颇具难度。更重要的是，知道如何识别一个好的模型，这是区分机器学习项目成功与否的关键。在学习过程中，我们了解了机器学习的一些深层次理论概念，如偏差、方差、正则化等，并通过示例进行了说明。同时，借助R代码，我们还学习了一些常见的机器学习算法，如随机森林、支持向量机等。最后，我们完成了一个关于如何针对CMS OpenPayments数据创建关联规则挖掘的详尽