R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。 数据 我们使用心脏病数据，预测急诊病人的心肌梗死，包含变量： 心脏指数 心搏量指数 舒张压 肺动脉压 心室压力 肺阻力 是否存活 ...
R语言逻辑回归分析连续变量和分类变量之间的“相关性“
比如说分类变量为是否幸存、是因变量，连续变量为年龄、是自变量，这两者可以做相关分析吗？两者又是否可以做回归分析？ 我们考虑泰坦尼克号数据集， titanic = titanic[!is.na(titanic$Age),] attach(titanic) ...
r语言机器学习逻辑回归代码实战 结果分析和折线图
以下是一些常用的R语言机器学习基本包库：caret：Classification And Regression Training（分类和回归训练），是一个非常全面的R语言机器学习包，提供了许多模型和功能，包括数据预处理、模型训练和评估、特征选择等。mlr：Machine Learning in R（R语言中的机器学习），是另一个流行的R语言机器学习包，提供了许多模型和算法，包括回归、分类、聚类、....
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