Карты и функции

Spatial machine learning with R

На geocompx вышла серия постов от Якуба Новосада и соавторов, где подробно разбираются существующие фреймворки для машинного обучения в R: caret, tidymodels и ml3. Главное отличие от других туториалов по ML - авторы делают акцент именно на пространственных данных и связанных с ними особенностях учета пространственной автокорреляции на разных этапах построения модели. В качестве примера решается задача восстановления температурного поля по точечным данным с метеостанций в Испании с использованием дополнительных переменных, таких как абсолютные высоты, близость к побережью, плотность населения и др. В последних главах также разбираются более экзотичные алгоритмы на основе случайного леса и библиотеки для пространственной кросс-валидации.

Идеальное чтиво, пока за окном льет дождь

www.group-telegram.com/hk/mapsandfunctions.com/115

134 viewsedited  Jun 30 at 18:30

Spatial machine learning with R

На geocompx вышла серия постов от Якуба Новосада и соавторов, где подробно разбираются существующие фреймворки для машинного обучения в R: caret, tidymodels и ml3. Главное отличие от других туториалов по ML - авторы делают акцент именно на пространственных данных и связанных с ними особенностях учета пространственной автокорреляции на разных этапах построения модели. В качестве примера решается задача восстановления температурного поля по точечным данным с метеостанций в Испании с использованием дополнительных переменных, таких как абсолютные высоты, близость к побережью, плотность населения и др. В последних главах также разбираются более экзотичные алгоритмы на основе случайного леса и библиотеки для пространственной кросс-валидации.

Идеальное чтиво, пока за окном льет дождь

BY Карты и функции