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Die Aktion `assess` im `percentile`-Aktionssatz dient zur Bewertung und zum Vergleich von Vorhersagemodellen. Sie ist besonders nützlich für die Evaluierung von Klassifikations- und Regressionsmodellen, indem sie wichtige Leistungsstatistiken wie ROC-Kurven (Receiver Operating Characteristic), Lift-Charts und Anpassungsstatistiken (z. B. Gini-Koeffizient, KS-Statistik, mittlere quadratische Abweichung) berechnet. Dies ermöglicht es Datenanalysten, die Genauigkeit und Vorhersagekraft ihrer Modelle objektiv zu messen und verschiedene Modelle miteinander zu vergleichen, um das leistungsstärkste auszuwählen.
The boxPlot action calculates quantiles, high and low whiskers, and outliers for numeric variables. This action is essential for exploratory data analysis, allowing for a quick understanding of the distribution of data, its central tendency, variability, and the presence of outliers. It is widely used in statistics and data analysis to create box-and-whisker plots.
L'action `boxPlot` du jeu d'actions `percentile` est utilisée pour calculer des statistiques robustes de type boîte à moustaches (boxplot), y compris les quantiles, les moustaches supérieures et inférieures, ainsi que les valeurs aberrantes. Cette action est particulièrement utile pour l'analyse exploratoire des données afin de comprendre la distribution d'une ou plusieurs variables numériques.