这部分通过rpart、rpart.plot和party包来实现决策树模型及其可视化,通过randomForest包拟合随机森林,通过e1071包构造支持向量机,通过R中的基本函数glm()实现逻辑回归。在探索之前,先安装好相应的包。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pkgs<-c("rpart","rpart.plo
通过比较发现,Logistic回归具有最小的验证误分类率,为0.1965,其次是三分支决策树和随机森林,最差的为二分支决策树。 在累积提升度和ROC曲线上,Logistic回归和随机森林表现相近,二分支决策树和三分支决策树表现相近,但是Logistic回归和随机森林模型表现明显优于两个决策树模型。 逐步回归模型的验证误分类率低于决策树1、...
我们可以说,决策树的准确率为76.32%,或者说它的错误分类率为23.68%。 随机森林 在执行随机森林之前,我们需要删除我们在执行决策树时添加的额外预测列。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 test$pred<-NULL 在随机森林中,我们不需要将数据分成训练数据和测试数据,我们直接在整个数据上生成模型。为了...
一、基础 逻辑回归中的决策边界,本质上相当于在特征平面中找一条直线,用这条直线分割所有的样本对应的分类; 逻辑回归只可以解决二分类问题(包含线性和非线性问题),因此其决策边界只可以将特征平面分为两部分; 问题:使用直线分类太过简单,因为有很多情况样本的分类的决策边界并不是一条直线,如下图;因为这些样本点的...
决策树与逻辑回归的分类区别也在于此,逻辑回归是将所有特征变换为概率后,通过大于某一概率阈值的划分为一类,小于某一概率阈值的为另一类;而决策树是对每一个特征做一个划分。另外逻辑回归只能找到线性分割(输入特征x与logit之间是线性的,除非对x进行多维映射),而决策树可以找到非线性分割。
三、模型融合:从单一算法到综合决策 为整合各模型优势,研究采用堆叠法(Stacking)构建综合模型:以随机森林、逻辑回归、SVM、决策树和BNB为底层模型,逻辑回归为元模型,通过两层学习实现预测性能跃升。融合策略与实现(AI提示词:用Stacking方法融合多种机器学习模型,提升糖尿病预测的准确性): 底层模型预测:各基础模型对验...
通过对糖尿病数据集的读取、预处理、特征分析,运用多种机器学习算法如逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林、支持向量机以及前馈神经网络等进行模型训练和评估。比较不同模型在训练集和测试集上的准确率等指标,分析各模型的性能特点,最终为糖尿病的预测提供有效的模型选择和参考依据。
在机器学习模型的选择上,随机森林、决策树、逻辑回归和XGBoost等算法近年来在医学预测分析中表现出优异的性能。随机森林和决策树可以通过构建多个决策树模型来进行预测,具有良好的可解释性;逻辑回归作为经典的分类算法,在处理线性问题时具有很好的效果;XGBoost则是一种提升树算法,能在较短时间内实现高效的预测。 通过...
逻辑回归 R R ST段压低是最重要的特征,其次是胸痛类型2等等。 混淆矩阵 随机森林 变量重要性 混淆矩阵 绘制决策树 神经网络 变量重要性 混淆矩阵 混淆矩阵(Confusion Matrix)是用于评估分类模型性能的一种表格。它以四个不同的指标来总结模型对样本的分类结果:真阳性(True Positive, TP)、真阴性(True Negative, ...