R语言逻辑回归、GAM、LDA、KNN、PCA主成分分类分析预测房价及交叉验证
在R语言中，进行房价预测分析的方法多样，其中包括逻辑回归、广义相加模型（GAM）、线性判别分析（LDA）、最近邻（KNN）和主成分分析（PCA）等。这些模型和技术可以有效地用于分析和预测房价，并且可以通过交叉验证来评估模型性能。下面分别对这些方...
R语言逻辑回归、GAM、LDA、KNN、PCA主成分分析分类预测房价及交叉验证|数据分享
本研究旨在帮助客户利用房价数据集（查看文末了解数据免费获取方式）进行数据分析，该数据集包含82个变量和2930个数据点。研究目标是通过分类算法将房价分为两个类别。在数据预处理阶段，排除了Order、PID和SalesPrice等变量，对数据进行整合和转换以适应非线性关系。随后运用逻辑回归、GAM、LDA和KNN等算法进行建模和评估（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关...
R语言逻辑回归模型的移动通信客户流失预测与分析
通过对某移动通信公司客户的流失数据分析，了解客户流失规律，建立流失预警系统，为客户关系管理服务（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 数据介绍 某年度随机抽取的 1000 个移动...
R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化
信用风险建模是金融领域的重要课题，通过建立合理的信用风险模型，可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况，从而有效降低信贷风险（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 本文使用了 R 语言...
R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享（下）
R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享（上）：https://developer.aliyun.com/article/1498787 还有 clam_res <- simu...
R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享（上）
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33781 我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 GLM是一种灵活的统计模型，适用于各种数据类型和分布，包括二项分布、泊松分布和负二项分布等非正态分布。通过GLM，我们可以对非正...
R语言用逻辑回归预测BRFSS中风数据、方差分析anova、ROC曲线AUC、可视化探索
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33659 行为风险因素监测系统（BRFSS）是一项年度电话调查。BRFSS旨在确定成年人口中的风险因素并报告新兴趋势（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 例如，调查对象被询问他们的饮食和每周体育活动、HIV/AIDS状况、可能的吸烟情况、免疫接种、健康状况、健康日数-与健康相关的生活质量、医疗保健获取...
R语言组lasso改进逻辑回归变量选择分析高血压、易感因素、2型糖尿病和LDL可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33015 本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素，帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。3个模型：Logistic模型、成组Lasso Logistic模型、由组Lasso选出协变量的Logistic模型，有3个易感因素、高血压、2型糖尿病和LDL，得出误差率和变量数目的图（点击文末“阅读原文”获取...
R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32295 临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中，根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案，与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施，从而提高疾病诊治水平的过程（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在临床医疗实践中，许多事件的发生是随机的,对个体患者来...
数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据（下）
数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据（上）：https://developer.aliyun.com/article/1493901 AIC Akaike信息准则（AIC）是另一个模型选择的衡量标准。与似然比检验不同，AIC的计算不仅要考虑模型的拟合度，还要考虑模型的简单性。通过这种方式，AIC处理了模型的拟...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。