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...
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R – 计算向量中出现最多次的元素 点...
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...
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...
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。
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) ...
png(file = "linearregression.png") # Plot the chart. 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") # Save the file. dev.off() 复制 当我们执行以上代码时,它产生以下结果-上...
png(file = "linearregression.png") # Plot the chart. 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") # Save the file. dev.off() 当我们执行上面的代码,它产生以下结果 - 本文参与...
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...
# 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...