R语言使用DALEX包的explain函数生成指定分类预测机器学习模型的解释器、使用model_parts函数对分类模型进行特征重要度分析并可视化（Variable importance）

R语言使用DALEX包的variable_importance函数对caret包生成的多个算法模型进行特征重要度分析并可视化对比差异

R语言DALEX包的explain函数生成指定分类预测机器学习模型解释器、predict_parts函数基于breakdown方法分析对于指定的某一条样本（实例、观察）、每个变量对于预测结果的贡献大小

R语言windows函数生成可视化图像画布框、使用plot函数进行数据可视化

R语言使用caretEnsemble包的caretStack函数把多个机器学习模型融合成一个模型、构建融合（集成）预测模型、使用融合模型进行预测推理

R语言windows函数生成可视化图像画布框、使用plot函数进行数据可视化、使用savePlot函数保存可视化图像到本地文件、使用type参数指定保存图片的格式

R语言windows函数生成可视化图像画布框、使用plot函数进行数据可视化、使用rect函数在可视化图像中添加矩形框

R语言使用yardstick包的gain_curve函数评估多分类（Multiclass）模型的性能、并使用autoplot函数可视化模型在每个交叉验证（或者重采样）的每一折fold在每个分类上的增益

R语言数据分析可视化——summarytools包的使用

R语言使用R基础安装中的glm函数构建乳腺癌二分类预测逻辑回归模型、分类预测器（分类变量）被自动替换为一组虚拟编码变量、summary函数查看检查模型、使用table函数计算混淆矩阵评估分类模型性能

R语言windows函数生成可视化图像画布框、使用plot函数进行数据可视化、使用rect函数在可视化图像中添加矩形框、使用savePlot函数保存可视化图像到本地文件