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Ajusta modelos de árboles de regresión aditivos bayesianos (BART) probit a datos de respuesta con distribución binaria.
Die Aktion bartGauss im Aktionssatz Bayesian Additive Regression Trees (bart) passt Modelle für Bayes'sche additive Regressionsbäume (BART) an normalverteilte Antwortdaten an. BART ist eine nichtparametrische Regressionsmethode, die einen Ensemble-Ansatz verwendet, bei dem das Modell eine Summe vieler schwacher Lerner (Regressionsbäume) ist. Diese Methode ist besonders effektiv bei der Erfassung komplexer nichtlinearer Beziehungen zwischen Prädiktoren und der Antwortvariablen und bietet gleichzeitig eine Quantifizierung der Unsicherheit durch ihren Bayes'schen Rahmen.
L'action `bartScore` est utilisée pour appliquer un modèle d'arbres de régression additifs bayésiens (BART) préalablement entraîné à un nouveau jeu de données afin de générer des prédictions (scoring). Elle charge un modèle sauvegardé et calcule les statistiques de sortie pour chaque observation dans la table de scoring, telles que les valeurs prédites, les résidus, et les intervalles de crédibilité.