ImMLPro是数字农业及其他领域可访问的机器学习和统计分析平台

科学领域:

• 数据科学数据科学数据科学
• 计算统计学 计算统计学
• 数字农业 数字农业

背景情况:

• 实现先进分析的民主化需要将机器学习 (ML) 与统计分析和用户友好的接口集成在一起.
• 数字农业越来越需要可访问的ML工具,可以降低编码障碍,同时确保分析严谨性.

研究的目的:

• 介绍ImMLPro (智能机器学习专业),一个基于Shiny的网络应用程序,用于连续变量预测.
• 将R编程,ML算法和统计分析集成到一个单一的,可访问的平台中.
• 提供一个工具,弥合复杂的ML方法和实际实施之间的差距.

主要方法:

• 开发ImMLPro,一个全面的闪亮的网络应用程序.
• 集成了四个最先进的ML算法:随机森林,XGBoost,支持矢量机 (SVM) 和神经网络.
• 集成的比较分析,超参数优化和可视化功能在一个交互式仪表板.

主要成果:

• ImMLPro提供实时模型培训,绩效评估和结果解释.
• 该应用程序提供了多个ML算法的比较分析.
• 提供超参数优化和全面的可视化,用于用户友好的解释.

结论:

• ImMLPro显著提高了非编程专家对复杂的ML算法的可访问性.
• 该平台有效地将R的统计能力与实际应用的Web技术集成在一起.
• ImMLPro适用于需要持续变量预测的领域,重点是数字农业决策.