数据分享|R语言用核Fisher判别方法、支持向量机、决策树与随机森林研究客户流失情况
现在，越来越多的人意识到预测客户的流失与否是一件非常重要的事情。而且比较值得注意的是，留住原有的客户是要比吸引新客户更加容易的，而且成本更低（点击文末“阅读原文”获取完整数据）。 相关视频 客户的流失...
R语言分析糖尿病数据：多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box's M检验可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33609 Reaven和Miller（1979）研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。他们使用斯坦福线性加速器中心的PRIM9系统将数据可视化为3D，并发现了一个奇特的图案，看起来像是一个有两个翼的大斑点（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 背景 本文帮助客户使...
【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据|数据分享（下）
【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据|数据分享（上）：https://developer.aliyun.com/article/1497224 非线性模型 在 GAM 模型中，只有挥发性酸度的自由度等于 1，表明线性关联，而对所有其他 10 个变量应用平滑样条。 结果表明，酒精、柠檬酸、残糖、硫酸盐、固定酸度、挥发性酸度、氯化物和总二氧化硫...
【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据|数据分享（上）
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33031 分析师：Donglei Niu 判别分析(Discriminant analysis）是一种统计分析方法，旨在通过将一组对象（例如观察数据）分类到已知类别的组中，来发现不同组之间的差异（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 什么是判别分析 ...
数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC（下）
数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC（上）：https://developer.aliyun.com/article/1491709 # 绘制测试ROC图 ocmas <- ro...
数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC（上）
原文链接:http://tecdat.cn/?p=27384 介绍 数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒（查看文末了解数据获取方式）的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、...
R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24354 本文介绍简化模型构建和评估过程。 caret包的train 函数可用于 使用重采样评估模型调整参数对性能的影响 在这些参数中选择“最佳”模型 从训练集估计模型性能 首先，必须选择特定的模型。 调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二...
R语言线性分类判别LDA和二次分类判别QDA实例
一、线性分类判别 对于二分类问题，LDA针对的是：数据服从高斯分布，且均值不同，方差相同。 概率密度： p是数据的维度。 分类判别函数： ...
R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）
判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。 本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。由于QDA和RDA是相关技术，我不久将描述它们的主要属性以及如何在R中使用它们。 ...
基于 R 语言的判别分析介绍与实践（2）
前言上期关于判别分析的内容中，主要介绍了判别分析的基本概念以及涉及到的降维和 Baye’s rule 等的统计思想，小编已经对如何建立判别分析模型摩拳擦掌了 基于 R语言的判别分析介绍与实践（1）......本期，小编和读者们将会化身某神秘谋杀案的侦探，揭秘葡萄酒案件背后的故事......建立线性判别和二次判别模型首先，加载我们要用的 R 包。library(mlr) library(tidyv....
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