随机森林模型 首先:安装需要的几个R语言包:ggplot2,VIM,ggrepel数据说明: 本文利用R语言的广义线性模型和随机森林模型分析网上比较流行的德国信用卡数据,下面的代码可以用来确定申请人是否有信用,以及他(或她)是否对贷款人有良好的信用风险。 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、随机森林模型 1.数据...
时间序列R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析R语言惩罚logistic逻辑回归(LASSO,岭回归)高维变量选择的分类模型案例Python中的Lasso回归之最小角算法LARSr语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和Elastic Net模型实现R语言实现LASSO回归——自己编...
一、基本原理列出如下: 从原始数据m*n维数据中有放回的抽取样本容量与原数据相同的数据样本m*n,样本数量为ntree(在R语言中可以指定); 对每一个数据样本应用决策树的计算方法(但并不全部应用),即从数据的n维特征中无放回的随机抽取mtry维特征(在R语言中可以指定)。以随机色林的分类功能为例,通过mtry维特征中,...
R语言里的非线性模型:多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析 R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者...
R语言基于树的方法:决策树,随机森林,套袋Bagging,增强树 左右滑动查看更多 01 02 03 04 我们可能在这里过拟合,可以在ROC曲线上观察到 >perf<-performance(pred, "tpr", "fpr > AUCLog2=performance(pred, measure = "auc")@y.values[[1]] > cat("AUC: ",AUCLog2,"\n") ...
r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现 左右滑动查看更多 01 02 03 04 同样,Whole_weight似乎与其他重量预测因子高度相关,是Shucked_weight、Viscera_weight和Shell_weight之和。 其次,预测因子Sex的分布与所有其他预测因子的因子水平值雌性和雄性非常相似。
R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 左右滑动查看更多 01 02 03 04 由上图可以看出,除了glucose变量,其它变量的缺失比例都低于5%,而glucose变量缺失率超过了10%。对此的处理策略是保留glucose变量的缺失值,直接删除其它变量的缺失值。现在处理glucose的缺失值, ...
R语言基于树的方法:决策树,随机森林,Bagging,增强树 R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法 R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型(GLM)预测置信区间 R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 ...
R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病左右滑动查看更多01020304由上图可以看出,除了glucose变量,其它变量的缺失比例都低于5%,而glucose变量缺失率超过了10%。对此的处理策略是保留glucose变量的缺失值,直接删除其它变量的缺失值。现在处理glucose的缺失值,...
R语言集成模型:提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 R语言基于树的方法:决策树,随机森林,Bagging,增强树 ...