prp(TreeModel, type = 2, extra = 1) perf3 <- performance(pred3, 'tpr', 'fpr') plot(perf3) 考虑到我们的树状模型的复杂性,这些结果并不令人满意,所以我们不得不再次怀疑第一个例子中更简单的Logistic Regression模型是否更好。 方法四:随机森林 与其建立一棵决策树,我们可以使用随机森林方法来创建一...
对代码运行后生成的对象RF_obj进行plot即可出图如下，就得到了原文中的figure2：然后我们可以画出模型的不同时间点的timeRoc曲线（下面代码中的risk_score为随机生存森林对象的预测值），就得到了原文中的figure3，figure4：ROC_rsf<-timeROC(T=finaldata.Test$Surv_day,delta=finaldata.Test$status, marker=risk...
plot(perf3) 考虑到我们的树状模型的复杂性,这些结果并不令人满意,所以我们不得不再次怀疑第一个例子中更简单的Logistic Regression模型是否更好。 方法四:随机森林 与其建立一棵决策树,我们可以使用随机森林方法来创建一个决策树 "森林"。在这种方法中,最终结果是类的模式(如果我们正在研究分类模型)或预测的平均值(...
library(rpart.plot) prp(TreeModel, type = 2, extra = 1) perf3 <- performance(pred3, 'tpr', 'fpr') plot(perf3) 考虑到我们的树状模型的复杂性,这些结果并不令人满意,所以我们不得不再次怀疑第一个例子中更简单的Logistic Regression模型是否更好。 方法四:随机森林 与其建立一棵决策树,我们可以使用...
方法一:逻辑回归(Logistic Regression) 第一步是创建我们的训练数据集和测试数据集。训练集用于训练模型。测试集则用于评估模型的准确性。 我们把数据集分成任何我们喜欢的大小,在这里我们使用三分之一,三分之二的分割。 (1:nrow(credit))[-sample(1:nrow(credit), size = 333)] ...
方法一:逻辑回归(Logistic Regression) 第一步是创建我们的训练数据集和测试数据集。训练集用于训练模型。测试集则用于评估模型的准确性。 我们把数据集分成任何我们喜欢的大小,在这里我们使用三分之一,三分之二的分割。 (1:nrow(credit))[-sample(1:nrow(credit), size = 333)] ...
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、随机森林...
> plot(t(A)) 点击文末“阅读原文” 获取全文完整资料。 本文选自《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》。 点击标题查阅往期内容 逻辑回归(对数几率回归,Logistic)分析研究生录取数据实例 R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归 ...
方法一:逻辑回归(Logistic Regression) 第一步是创建我们的训练数据集和测试数据集。训练集用于训练模型。测试集则用于评估模型的准确性。 我们把数据集分成任何我们喜欢的大小,在这里我们使用三分之一,三分之二的分割。 代码语言:javascript 复制 (1:nrow(credit))[-sample(1:nrow(credit),size=333)] ...
方法一:逻辑回归(Logistic Regression) 第一步是创建我们的训练数据集和测试数据集。训练集用于训练模型。测试集则用于评估模型的准确性。 我们把数据集分成任何我们喜欢的大小,在这里我们使用三分之一,三分之二的分割。 (1:nrow(credit))[-sample(1:nrow(credit), size =333)] ...