3.R语言群组变量选择、组惩罚GROUP LASSO套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化 4.R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测FRAMINGHAM心脏病风险和模型诊断可视化 5.R语言非线性混合效应 NLME模型(固定效应&随机效应)对抗哮喘药物茶碱动力学研究 6.R语言使用限制平均生存时间RMST比较两条生存曲...
3.随机森林回归 随机森林是另一种组合方法,由随机放回地再抽样的样本形成的决策树组成的,其特点是这些决策树每一节点的分割变量不是由所有的自变量竞争产生的,而是由随机选取的少数变量产生。因此不仅产生每棵决策树的样本是随机的,每棵树的每个节点的产生也是随机的。但产生的数目很多,因此称为随机森林,结果的投票...
下表显示了所有模型的交叉验证分类错误率和 ROC。结果中,随机森林模型的 AUC 值最大,而 KNN 最小。因此,我们选择随机森林模型作为我们数据的最佳预测分类模型。基于随机森林模型,酒精、硫酸盐、挥发性酸度、总二氧化硫和密度是帮助我们预测葡萄酒质量分类的前 5 个重要预测因子。由于酒精、硫酸盐和挥发性酸度等因素...
简介:数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC 数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC(上):https://developer.aliyun.com/article/1491709 # 绘制测试ROC图ocmas <- rocte...
3.R语言群组变量选择、组惩罚GROUP LASSO套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化 4.R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测FRAMINGHAM心脏病风险和模型诊断可视化 5.R语言非线性混合效应 NLME模型(固定效应&随机效应)对抗哮喘药物茶碱动力学研究 ...
R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证|附代码数据,临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中,根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案,与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施,从而提高疾病诊治水平
代码语言:javascript 复制 datanew=**na.omit**(datanew) 建立决策树:疗效 代码语言:javascript 复制 datanew.train1=datanew.train[train2,]datanew.train2=datanew.train[-train2,] 剪枝 代码语言:javascript 复制 CARTmodel1=**rpart**((疗效)~. ...
3.R语言群组变量选择、组惩罚GROUP LASSO套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化 4.R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测FRAMINGHAM心脏病风险和模型诊断可视化 5.R语言非线性混合效应 NLME模型(固定效应&随机效应)对抗哮喘药物茶碱动力学研究 ...
临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中,根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案,与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施,从而提高疾病诊治水平的过程(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 在临床医疗实践中,许多事件的发生是随机的,对个体患者来说治疗措施的疗效、远期预...
R语言主成分分析(PCA)葡萄酒可视化:主成分得分散点图和载荷图 左右滑动查看更多 01 02 03 04 模型 我们随机选择 70% 的观测值作为训练数据,其余的作为测试数据。所有 11 个预测变量都被纳入分析。我们使用线性方法、非线性方法、树方法和支持向量机来预测葡萄酒质量的分类。对于线性方法,我们训练(惩罚)逻辑回归模...