比较机器学习的不同R 包：一项在公开数据集中的应用研究

Authors

Daniel O. Oyeniran, University of Alabama - TuscaloosaFollow
曾 晴, 北京师范大学，中国基础教育质量监测协同创新中心Follow

ORCID

Daniel O. Oyeniran: https://orcid.org/0000-0002-3388-2113

Abstract

机器学习已经成为包括教育领域在内的诸多领域中不可或缺的用于预测的方法。Python 和 R 是机器学习的主流编程工具。为了更好地进行机器学习分析，研究人员开发了功能各异的 R 包。本文探讨了 R 语言中两个主要的机器学习程序包在估计指标方面的功能性与经验性差异。这项比较研究为研究者高效使用R 包提供了综合指导，既能促进科学决策，又能帮助研究者在数据驱动型的研究和实践应用中采用有效的方法。本研究的发现确保研究人员在选择 R 包时做出明智决策，并理解替代方案，同时为实践者降低了算法应用的技术门槛。

Recommended Citation

Oyeniran, Daniel O. and 晴, 曾 (2024) "比较机器学习的不同R 包：一项在公开数据集中的应用研究," Chinese/English Journal of Educational Measurement and Evaluation | 教育测量与评估双语期刊: Vol. 5: Iss. 3, Article 10.
DOI: https://doi.org/10.59863/CRGQ7492
Available at: https://www.ce-jeme.org/journal/vol5/iss3/10

DOI

https://doi.org/10.59863/CRGQ7492