this 묻는 질문이 인 경우 Azure ML은 행 데이터 예측에 대한 신뢰도 또는 확률을 계산할 수 있습니다. 그러나 그 질문에 대한 대답이 No이고 R을 사용할 것을 제안 했으므로 회귀 모델에 대해 R을 사용하는 방법을 정확하게 파악하려고합니다.R을 사용하여 Azure ML에서 신뢰 구간을 얻으려면 어떻게해야합니까?
아무에게도 이것을 찾는 위치에 대한 참고 사항이 있습니까?
필자의 시나리오는 Azure ML을 사용하여 Scored Label 컬럼을 출력하는 부스트 결정 트리 회귀 모델을 작성한 것입니다. 그러나 나는 출력 된 모델을 사용하여 신뢰 구간을 얻기 위해 R 코드를 작성할 정도로 회귀 분석을 잘 모릅니다.
저는 Azure ML과 함께 R에서 이것을 수행하는 방법을 이해하는 데 도움이되는 참조를 찾고 있습니다.
Azure ML의 Boosted Decision Tree 모델의 결과로부터 신뢰 구간을 계산하는 간단한 방법은 없습니다.
그런 다음 confint 기능을 사용하여 신뢰 구간을 구축 라이브러리 (GBM) http://artax.karlin.mff.cuni.cz/r-help/library/gbm/html/gbm.html 또는 라이브러리 (GLM) https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/glm.html
를 사용하여 모델을 재 구축 : https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/confint.html
여기 어떤 다른 제안 사항선형 모델의 경우 신뢰 구간 계산이 더 간단합니다. http://www.r-tutor.com/elementary-statistics/simple-linear-regression/confidence-interval-linear-regression
대부분의 사용자는 MS Azure ML을 사용하지 않습니다. 왜냐하면 나는 그들이 확고한 사용자 기반을 확보하자마자 가격을 올릴 것이라고 생각하기 때문이다. (MS는 전에 나를 괴롭혔다.) R 응답을 원한다면 코드를 생성하고 어떤 종류의 R 객체를 사용하고 있는지를 보여줄 필요가있다. –