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Machine Learning using Stata/Python
arXiv - CS - Mathematical Software Pub Date : 2021-03-03 , DOI: arxiv-2103.03122 Giovanni Cerulli
arXiv - CS - Mathematical Software Pub Date : 2021-03-03 , DOI: arxiv-2103.03122 Giovanni Cerulli
We present two related Stata modules, r_ml_stata and c_ml_stata, for fitting
popular Machine Learning (ML) methods both in regression and classification
settings. Using the recent Stata/Python integration platform (sfi) of Stata 16,
these commands provide hyper-parameters' optimal tuning via K-fold
cross-validation using greed search. More specifically, they make use of the
Python Scikit-learn API to carry out both cross-validation and outcome/label
prediction.
中文翻译:
使用Stata / Python进行机器学习
我们提供了两个相关的Stata模块r_ml_stata和c_ml_stata,用于在回归和分类设置中都适合流行的机器学习(ML)方法。这些命令使用Stata 16的最新Stata / Python集成平台(sfi),通过使用贪婪搜索的K折交叉验证提供超参数的最佳调整。更具体地说,他们利用Python Scikit-learn API进行交叉验证和结果/标签预测。
更新日期:2021-03-05
中文翻译:
使用Stata / Python进行机器学习
我们提供了两个相关的Stata模块r_ml_stata和c_ml_stata,用于在回归和分类设置中都适合流行的机器学习(ML)方法。这些命令使用Stata 16的最新Stata / Python集成平台(sfi),通过使用贪婪搜索的K折交叉验证提供超参数的最佳调整。更具体地说,他们利用Python Scikit-learn API进行交叉验证和结果/标签预测。