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The bartGauss action fits Bayesian additive regression trees (BART) models for a continuous response variable that is assumed to follow a normal distribution. BART is a non-parametric regression method that uses a sum of regression trees to model the relationship between predictors and a response. It is particularly effective for capturing complex, non-linear relationships and interactions in the data without requiring pre-specification of the model form. The method is Bayesian, meaning it uses priors for the model parameters and provides a full posterior distribution for predictions, allowing for robust uncertainty quantification.
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.
The bartScore action scores a data table using a previously fitted Bayesian additive regression trees (BART) model. It generates predicted values, residuals, and confidence limits for each observation in the input data.