文件名称：smoke-signals-model:为烟雾信号提供动力的机器学习算法
文件大小：1.47MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-25 18:27:34
TeX
烟雾信号模型 该存储库包含用于生成分数的代码和文档，这些分数有助于指示人口普查小组组的居民其居民没有烟雾报警器的风险是否很高。 您可以在阅读分析概述。 通过绘制《美国住房状况调查》和《美国社区调查》中的常见变量，可以进行此分析。 您可以查看有关如何完成这些映射的详细。 入门。 安装 首先克隆存储库，然后导航到项目的根目录： git clone https://github.com/enigma-io/smoke-alarm-risk.git cd smoke-alarm-risk 该项目是用编写的，并且取决于以下软件包： bit64 plyr ggplot2 data.table knitr reshape2 scales bigrf pROC 您可以通过在项目的根目录中运行以下命令来安装这些软件包： $ make init 获取数据 该项目还需要六个csv文件（
【文件预览】：
smoke-signals-model-master
----paper()
--------score-metrics-4.png(22KB)
--------var-importance-1.png(59KB)
--------explore-correlations-2-1.png(66KB)
--------compute-msa-stats-histogram-neg-1.png(19KB)
--------rf-msas-metrics-1.png(36KB)
--------prob-histogram-1.png(20KB)
--------explore-correlations-2-2.png(38KB)
--------sig-alternate.cls(58KB)
--------explore-correlations-1-1.png(65KB)
--------compute-msa-stats-scatter-1.png(29KB)
--------rf-msas-metrics-2.png(38KB)
--------explore-correlations-1-2.png(38KB)
--------smoke-alarm-risk.synctex.gz(109KB)
--------missing-data-1.png(55KB)
--------compute-msa-stats-histogram-1.png(18KB)
--------score-metrics-3.png(187KB)
--------score-metrics-2.png(33KB)
--------smoke-alarm-risk.aux(4KB)
--------_minted-smoke-alarm-risk()
--------rf-msas-metrics-3.png(26KB)
--------smoke-alarm-risk.tex(29KB)
--------smoke-alarm-risk.pdf(601KB)
--------score-metrics-1.png(34KB)
--------train-model-1.png(34KB)
--------smoke-alarm-risk.log(29KB)
----data()
--------msas.txt(145B)
--------.gitkeep(0B)
----rscripts()
--------clean_ahs.R(2KB)
--------plot_theme.R(667B)
--------clean_acs.R(831B)
--------model.R(5KB)
----index.Rmd(17KB)
----requirements.R(584B)
----.gitignore(109B)
----Makefile(1KB)
----README.md(3KB)
----.gitkeep(16B)