png(file="linearregression.png") # 生成图表 plot(y,x,col="blue",main="Height & Weight Regression", abline(lm(x~y)),cex=1.3,pch=16,xlab="Weight in Kg",ylab="Height in cm") 图表如下: R 语言实例
# 用于测试集 predictions <-predict(lmodel, test.data) plot(test.data$medv, predictions, main="Prediction performance of linear regression") abline(0,1, col="red") RMSE(predictions, test.data$medv) #输出 [1] 6.277736 和上一节的KNN回归的RMSE 5.714944相比,结果差了一些,可能是因为预测因子和...
简单线性回归 simple linear regression x <- c(60,62,64,65,66,67,68,70,72,74) y <- c(63.6,65.2,66,65.5,66.9,67.1,67.4,68.3,70.1,70) dat <- data.frame(x=x,y=y) plot(dat) fit <- lm(y~x) summary(fit) ## ## Call: ## lm(formula = y ~ x) ## ## Residuals: ## Mi...
如果只有一个单一的自变量,那就是所谓的简单线性回归(simple linear regression),否则,称为多元回归(multiple regression),这两个模型都假定因变量是连续的。对其他类型的因变量,即使是分类任务,使用回归方法也是可能的。逻辑回归(logistic regression)可以用来对...
如果只有一个单一的自变量,那就是所谓的简单线性回归(simple linear regression),否则,称为多元回归(multiple regression),这两个模型都假定因变量是连续的。对其他类型的因变量,即使是分类任务,使用回归方法也是可能的。逻辑回归(logistic regression)可以用来对二元分类的结果建模;泊松分布(Possion regression)可以用来对...
plot(x,Y,xlab="Lot Size (Parts/lot)",ylab="Work Hours" ) # Fit 一个model,该方法会返回beta_0和beta_1的值 # b获得了fit的model的参数,即直接组成了beta的矩阵 # seq函数返回的是20-120范围内,以1为间隔的值,b[1]为beta_0的值,b[2]为beta_1的值,lines(x范围,线性方程)绘制直线。
1、线性回归(Linear Regression)模型 线性回归是利用数理统计中回归分析,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,运用十分广泛。回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因...
转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小;人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重。还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高;市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球...
线性回归( Linear Regression) 回归分析是一种非常广泛使用的统计工具,用于建立两个变量之间的关系模型。 其中一个变量称为预测变量,其值通过实验收集。 另一个变量称为响应变量,其值来自预测变量。 在线性回归中,这两个变量通过等式相关,其中这两个变量的指数(幂)为1.数学上,线性关系表示绘制为图形时的直线。
> plot(x,y) > points(x,predictedY, col = "red") 图中黑点是实际值,红点是根据svm.r回归模型计算的的预测值。不难看出,红点是一条曲线,而黑点是一条直线。 我们之前用的核函数(kernel)是默认的radial函数,那如果我们把核函数换做线性核函数,是否会提高预测准确率呢?我们来试试: ...