Data Experts
1.45K subscribers
213 photos
61 videos
38 files
171 links
متخصصین داده - مطالب علم داده و نرم‌افزارها و آموزش‌های این حوزه
Admin :
@javad_vahdat

YouTube:
https://www.youtube.com/@dataexperts
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎄🎄Happy new year 🎄🎄
سال نو میلادی رو خدمت همه دوستان برنامه نویس و اماری تبریک عرض میکنیم

@data_experts
Forwarded from Deleted Account
#درخت_رده _بندی خانوارهای منطقه آ.ش-آ.غ-زنجان-اردبیل-قزوین
@R_Experts
@Data_Experts
Forwarded from Deleted Account
همان طور که ملاحظه می‌نماییم متغیر‌های 1)هزینه خرید کالای بادوام،2) هزینه خوراکی ،3) سن سرپرست خانوار، 4) مساحت سطح زیر بنا ، 5) هزینه خرید کالای متفرقه، 6) هزینه ارتباطات 7) هزینه غذای آماده، 8)هزینه مسکن به عنوان متغیرهای تاثیر گذار روی درآمد خانوار در درخت رده بندی ظاهر شده‌اند، و اعتبار مدل
60 .می‌باشد.
در این درخت رده بندی متغیر پاسخ درآمد رده بندی شده چارکی 2800 خانوار نمونه ای این 5 استان می‌باشد .


1)if هزینه خرید کالای با دوام<32 & if 28≤ هزینه خوراکی <47 & if هزینه ارتباطات<7.6 & if هزینه غذای آماده <2.3 & if مساحت سطح زیر بنا <135
2)if هزینه خرید کالای با دوام<32 & if هزینه خوراکی <28
رده دوم درآمدی:
1) if 32≤ هزینه خرید کالای با دوام<49 & if هزینه خوراکی ≥28 & if هزینه ارتباطات≥7.6 if هزینه غذای آماده ≥2.3
2) if 32≤ هزینه خرید کالای با دوام<49 & if هزینه خوراکی ≥28 & if هزینه ارتباطات<7.6
& if هزینه غذای آماده ≥2.3
3) if 32≤ هزینه خرید کالای با دوام<49 & if هزینه خوراکی ≥28 & if هزینه ارتباطات<7.6
& if هزینه غذای آماده <2.3 & if مساحت سطح زیر بنا ≥135
4) if 32≤ هزینه خرید کالای با دوام<49 & if 28≤ هزینه خوراکی <47 &سرپرست خانوار سن <37
5) if هزینه خرید کالای با دوام<49 & if هزینه خوراکی ≥47 & if مساحت سطح زیر بنا <78
6) if هزینه خرید کالای با دوام<49 & if هزینه خوراکی ≥47 & if مساحت سطح زیر بنا ≥78
& if هزینه ارتباطات<4.3 & if هزینه مسکن < 58
7) if 49≤ هزینه خرید کالای با دوام<115 & سرپرست خانوار سن ≥48& if هزینه خرید کالای متفرقه <4.5
& if هزینه ارتباطات<2.6
رده سوم درآمدی:

1) if 32≤ هزینه خرید کالای با دوام<49 & if 28≤ هزینه خوراکی <47 & سرپرست خانوار سن ≥37
2) if هزینه خرید کالای با دوام<49 & if هزینه خوراکی ≥47 & if مساحت سطح زیر بنا ≥78
& if مساحت سطح زیر بنا ≥135 & & if 4.3≤ هزینه ارتباطات<10 & سرپرست خانوار سن <66
3) if هزینه خرید کالای با دوام<49 & if هزینه خوراکی ≥47 & if مساحت سطح زیر بنا ≥135
& if هزینه ارتباطات<4.3 &هزینه مسکن ≥58
4) if 49≤ هزینه خرید کالای با دوام<115 & سرپرست خانوار سن <48
5) if 49≤ هزینه خرید کالای با دوام<115 & سرپرست خانوار سن ≥48 & if هزینه خرید کالای متفرقه <4.5 &
if 2.6≤ هزینه ارتباطات<9.1
رده چهارم درآمدی:

1) if هزینه خرید کالای با دوام<49 & if هزینه خوراکی ≥47 & if مساحت سطح زیر بنا ≥78 & if 4.3≤ هزینه ارتباطات<10 & سرپرست خانوار سن ≥66
2) if هزینه خرید کالای با دوام<49 & if هزینه خوراکی ≥47 & if مساحت سطح زیر بنا ≥78 & if هزینه ارتباطات≥10
3) if هزینه خرید کالای با دوام≥115
4) if 49≤ هزینه خرید کالای با دوام<115 & سرپرست خانوار سن ≥48& if هزینه خرید کالای متفرقه ≥4.5
5) if 49≤ هزینه خرید کالای با دوام<115 & سرپرست خانوار سن ≥48 & if هزینه خرید کالای متفرقه <4.5
& if هزینه ارتباطات≥4.3

@R_Experts
@Data_Experts

https://telegram.me/Data_Experts
https://telegram.me/R_Experts
Forwarded from Deleted Account
Forwarded from Deleted Account
#R_COD
deeper.tree<- rpart(INCOME_C4 ~ ., data = train.data3[,-1], method = "class", cp = .00001, minsplit =5)

options(digits=8)

printcp(deeper.tree)

which.min(deeper.tree$cptable[,"xerror"])


options(digits=8)

X.E=deeper.tree$cptable[8:19,"xerror"]

options(digits=8)

X.S=deeper.tree$cptable[8:19,"xstd"]

CP.OPT=X.E+X.S

which.min(CP.OPT)


OPT.POINT=abs(deeper.tree$cptable[c(1:9,11:29),"xerror"] -deeper.tree$cptable[10,"xerror"])


which.min(OPT.POINT)





cv.tree31<-rpart(INCOME_C4~.,data = train.data3[,-1] ,method = "class", 

cp = 0.005876592, minsplit =5,xval =5, model=TRUE)         

prp(cv.tree31,type =0,extra = 1,under = T,split.font = 1,

varlen = -10,cex=.7,box.palette=c("mediumvioletred"))

cv.tree31.pred.train <- predict(cv.tree31,train.data3[,-1],type = "class")

confusionMatrix(cv.tree31.pred.train,train.data3[,-1]$INCOME_C4)

cv.tree31v<-rpart(INCOME_C4~., data = valid.data3[,-1] ,method = "class", cp =0.005876592 , minsplit =5,

xval =5, model=TRUE)

prp(cv.tree31v,type =0,extra = 1,under = T,split.font = 1,

varlen = -10,cex=.7,box.palette=c("mediumvioletred"))



#Validation

cv.tree31.pred.valid <- predict(cv.tree31v,valid.data3[,-1],type = "class")

confusionMatrix(cv.tree31.pred.valid,valid.data3[,-1]$INCOME_C4)

@R_Experts
@Data_Experts

https://telegram.me/Data_Experts
https://telegram.me/R_Experts
Forwarded from |R| Experts (|-| ®️[- /_ /\ [- !)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
What will happen?💣 We coming soon... @R_Experts @Data_Experts
#پایتون را در #علم_داده چگونه استفاده کنیم؟

link review


❇️ @Data_Experts
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
@Data_experts
🔴There are 360 degrees in a circle. Why? Do you think this is arbitrary? A pattern develops when bisecting a circle. The resulting angle always reduces to 9. Is there a divine code embedded in our number system? Yes. Let's examine the sum of the anglesin regular polygons. Meaningles numerology? Or divine symmetry. We observed that when we bisect a circle. The resulting angle always reduces to nine. Converging into a singularity. Conversly, our polygons revealed the exact opposite. Their vectors communicate an outward divergence. The nine reveals a linear duality. It is both the singularity and the vacuum. Nine models everything and nothing simultane ously. What do I mean by that? The sum of all digits excluding nine is 36. 1+2+3+4+5+6+7+8=36 (3+6=9). Paradoxically, nine plus any digit returns the same digit 9+5=14 (1+4=5). So nine quite literally equals all the digits (36) and nothing (0).
@data_experts
ابزارهایی که برای #علم_داده باید دانست

❇️ @Data_Experts
آینده #علم_داده در یک تصویر
❇️ @Data_Experts
If you are looking for a great way of searching for #rstats resources, look no further! Rseek - the R search tool! https://rseek.org
موتور جستجوی نرم افزار R برای پیدا کردن مطالب آموزشی مخصوص نرم افزار R راه اندازی شد

❇️ @Data_Experts
طراحی هوش مصنوعی برای تولید داده‌های آموزشی پروژه‌های یادگیری ماشین

https://www.zoomit.ir/2019/2/26/313287/superb-ai-generates-customized-training-data-machine-learning-projects/


@data_experts
بررسی روشهای تحلیل بیگ دیتا و استفاده از روش گرد کردن

کارلو آبنوسیان

@Data_experts
Let go of the past behind you. Right ahead, lies a new beginning. Make it a memorable experience. Happy New Year.

با سلام عید نوروز رو خدمت همه عزیزان تبریک عرض میکنم به امید سالی بهتر و پر از اتفاقات خوب برای همه دوستان گرامی


@Data_Experts
Happy New Year

با آرزوی بهترینها و سالی خوش و خرم . انجام شده با نرم افزار R

@Data_Experts