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 R语言中贝叶斯网络(BN)、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据 R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集 R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析 Python用PyMC3实现贝叶...
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析 R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者 R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险 R语言用局部加权回归(Lowess)对logistic逻辑回归诊断和残差分析R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森...
census.train.small <- census.train[sample(nrow(census.train), 2000),] ## 构建随机森林模型之前先减小训练集样本数量。 ## 因为随机森林过程中包含大量运算过程,小样本更益于模型的建立 library(randomForest) census.train.small.rf <- randomForest(over50k ~ ., data = census.train.small) # 模型预...
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析 R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者 R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险 R语言用局部加权回归(Lowess)对logistic逻辑回归诊断和残差分析R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森...
接下来,我们在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约分析。 信贷数据集,其中包含了银行贷款申请人的信息。该文件包含1000名申请人的20条信息。 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。有几种方法被应用到数据上,帮助做出这种判断。在这个案例中,我们将...
R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 左右滑动查看更多 01 02 03 04 执行机器学习算法 Logistic回归 首先,我们将数据集分为训练数据(75%)和测试数据(25%)。 set.seed(100)#100用于控制抽样的permutation为100. index<-sample(nrow(heart),0.75*nrow(heart)) ...
R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 左右滑动查看更多 01 02 03 04 执行机器学习算法 Logistic回归 首先,我们将数据集分为训练数据(75%)和测试数据(25%)。 set.seed(100) #100用于控制抽样的permutation为100. index<-sample(nrow(heart),0.75*nrow(heart)) ...
R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 左右滑动查看更多 01 02 03 04 执行机器学习算法 Logistic回归 首先,我们将数据集分为训练数据(75%)和测试数据(25%)。 set.seed(100) #100用于控制抽样的permutation为100. index<-sample(nrow(heart),0.75*nrow(heart)) ...
R语言软件对房屋价格预测:回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络和SVM可视化,在房地产市场中,准确地预测房屋价格是至关重要的。过去几十年来,随着数据科学和机器学习的快速发展,各种预测模型被广泛应用于房屋价格预测中。而R语言作为一种强大的数据分析和统计
统计学R语言Python代码。本硕统计学,在字节等大厂的算法工程师岗位实习,擅长软件Python,R语言可以提供以下服务:统计学中各种假设检验多元线性回归、主成分分析等基础代码数据分析,制表绘图成文机器学习算法代码,包括但不限于决 - 雨新计划于20240405发布在抖音,