# 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...
mydata <- read.table("F:/R代码/LinearRegression/shuju.txt",head = T) mydata plot(mydata$y~mydata$x) 通过散点图可以大致判断数据分布在一条直线附近,可以假设x和y是线性关系,用公式 y = a+ b*x + c 表示。 其中,y为因变量 x为自变量 a为截距 b为自变量系数 a+b*x, 表示y随x的变化...
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
y <- beta0+beta1*x+noise #写一个线性回归模型 首先使用plot(y~x)判断x和y是否呈线性关系 plot(y~x) x和y总体来讲呈线性关系,可以进行线性回归 lm函数(linear model):进行线性回归 连续型变量线性回归方法 model<-lm(y~x)summary(model)# Call:# lm(formula = y ~ x)# Residuals:# Min 1Q Med...
1)打开数据集“data15-1. sav”,选择菜单:【Analyze】→【Regression】→【Linear】。 图7-1:选择菜单步骤 2)弹出如图7-2所示的对话框,在此对话框中选择罐/(人·年)[Y]进入“Dependent”框内;选择6罐装饮料价格[P]、收入/人[I]、平均气温[T]进入“Independent(s)”框内。需要注意的是,可以通过点击“Pr...
线性回归(Linear Regression) 线性回归应该是最常用的回归了,其应用的原理就是最小二乘法。奔着少一点公式推导(不会推),多一点实例分析的原则,直接上代码。数据如下:自变量是氮含量(N),因变量是重量(weight)。下面的表格多此一举了,我只是想试试这个功能 ...
lmTemp = lm(Pressure~Temperature, data = pressure) #Create the linear regression plot(pressure, pch = 16, col = "blue") #Plot the results abline(lmTemp) #Add a regression line 如果你看到新模型的摘要, 则可以看到它的效果很好(请看一下R²和调整后的R²) ...
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...
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...
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...