Modelización

Tidymodels

Tidymodels es un conjunto de paquetes en R diseñado para realizar modelado estadístico y aprendizaje automático utilizando principios “tidy”. Facilita todo el flujo de trabajo del modelado, desde la preparación de datos hasta la evaluación de modelos. Sus principales características incluyen:

Preparación de datos: Incluye herramientas para limpieza, transformación y preprocesamiento de datos (recipes).
Modelado: Proporciona una interfaz coherente para ajustar y comparar modelos estadísticos y de machine learning (parsnip y workflow).
Evaluación: Realiza validaciones cruzadas, métricas de rendimiento y análisis de resultados (yardstick).
Visualización: Ofrece herramientas para interpretar y visualizar modelos (tune y vip).

Tidymodels es ideal para quienes buscan integrar el aprendizaje automático en un flujo de trabajo limpio, reproducible y basado en la filosofía tidyverse.

DALEX

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DALEX es una biblioteca en R para interpretar y explicar modelos de aprendizaje automático de manera fácil y visual. Es especialmente útil para entender cómo los modelos toman decisiones y para evaluar su comportamiento. Sus principales características incluyen:

Análisis de importancia de variables: Determina qué características tienen mayor impacto en las predicciones.
Dependencias parciales: Examina cómo los valores de entrada individuales afectan las predicciones.
Residuos y explicaciones locales: Permite analizar el error del modelo y explorar explicaciones a nivel de observaciones individuales.
Compatibilidad con múltiples modelos: Funciona con modelos ajustados con diferentes paquetes de machine learning como caret, tidymodels, randomForest, entre otros.

Es una herramienta poderosa para auditar y explicar modelos complejos, mejorando la confianza y comprensión en los resultados del aprendizaje automático.

Renv

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renv es un paquete de R que gestiona entornos de proyectos, permitiendo a los usuarios aislar dependencias y garantizar la reproducibilidad del análisis. Sus principales funcionalidades incluyen:

Aislamiento de paquetes: Cada proyecto puede tener su propio conjunto de versiones de paquetes, evitando conflictos con otros proyectos.
Gestión de dependencias: Automatiza la instalación, actualización y mantenimiento de paquetes necesarios para un proyecto.
Snapshot y lockfiles: Crea instantáneas del estado de los paquetes (renv.lock) para asegurar que el proyecto pueda ser replicado en cualquier entorno.
Compatibilidad: Se integra con flujos de trabajo existentes y herramientas como packrat.

renv es esencial para proyectos colaborativos y de largo plazo, donde la reproducibilidad y estabilidad de los entornos de trabajo son fundamentales.

RandomForestSRC

https://www.randomforestsrc.org/articles/getstarted.html