ggplt+geom_smooth(method=lm,se=FALSE,fullrange=TRUE, aes(color=Tree)) 输出: 注:本文由VeryToolz翻译自Multiple linear regression using ggplot2 in R,非经特殊声明,文中代码和图片版权归原作者rishabhchakrabortygfg所有,本译文的传播和使用请遵循“署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0)”协议。
ggplot(train.data, aes(lstat, medv) ) + geom_point() + stat_smooth(method = lm, formula = y ~ log(x)) lmodel.1 <- lm(medv ~ log(lstat), data = train.data) summary(lmodel.1) predictions <-predict(lmodel.1, test.data) RMSE(predictions, test.data$medv) 输出:[1] 6.711...
# 导入ggplot2包library(ggplot2)# 创建一个示例数据集set.seed(123)x<-1:100y<-x+rnorm(100)# 进行线性拟合lm_model<-lm(y~x)# 创建ggplot对象并绘制散点图p<-ggplot(data.frame(x=x,y=y),aes(x=x,y=y))+geom_point()+geom_smooth(method="lm",se=FALSE)+labs(title="Linear Regression",x...
ggplot(df, mapping = aes(x=x, y=y)) + geom_point(color="blue") + geom_smooth(method='lm', se=FALSE, color="red") 我想要插入像这样的密度曲线(只是朝相反方向):
ggplot(train.data, aes(lstat, medv) ) + geom_point() + stat_smooth() 图片alt 上面的散点图表明两个变量之间存在非线性关系 Linear regression {linear-reg} 标准线性回归模型方程可以写为MEDV = B0 + B1*LSTAT计算线性回归模型: # Build the model ...
R语言实现线性回归的示例 R语⾔实现线性回归的⽰例 在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利⽤称为线性回归⽅程的最⼩平⽅函数对⼀个或多个⾃变量和因变量之间关系进⾏建模的⼀种回归分析。简单对来说就是⽤来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的⼀种统计分析⽅法。回归分析中...
ggplot(train.data, aes(lstat, medv) ) + geom_point() + stat_smooth() 1. 2. 3. 上面的散点图表明两个变量之间存在非线性关系 Linear regression {linear-reg} 标准线性回归模型方程可以写为MEDV = B0 + B1*LSTAT计算线性回归模型: # Build the model ...
library(ggplot2) library(car) library(caret) library(corrplot) 确保上面列出的软件包已经安装并加载到R中。如果它们尚未安装,则需要使用命令install.packages(“package-name”)进行安装。 读取数据 我们将使用cars包中的mtcars数据集。 这些数据摘自Motor Trend US杂志,包括32种汽车的燃料消耗和10个方面的汽车设计...
ggplot(luxury,aes(x = Selling_Price, y = Purchase_Intent, col =as.factor(Discount_Offered))) +geom_point() 通过散点图,可以判断出:提供折扣时,商品价格越高,购买者越容易购买;不提供折扣时,商品价格越低,购买者越容易购买,故存在交互效应(interaction)。
1)ggplot函数 2)geom操作 3)scale操作 4)facet操作 5)labs操作 6)theme操作 当我们熟悉ggplot2包这些知识后,我们就可以使用它设计和实现一系列有用的图形,以帮助我们获取数据洞见和增强沟通效果。 学习资料: https://rkabacoff.github.io/datavis/IntroGGPLOT.html ...