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语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化(下)
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化(上):https://developer.aliyun.com/article/1498749 具有固定缺陷地中海贫血的人患心脏病的可能性更高 ggplot(heartDiseaseData,...
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化(上)
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760 众所周知,心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用,尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病(例如心脏病)的存在或不存在方面发挥重要作用(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 ...
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MCMC的lme4二元对数Logistic逻辑回归混合效应模型分析吸烟、喝酒和赌博影响数据
原文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29196 吸烟、喝酒和赌博被认为是由许多因素造成的。Logistic回归分析是一个非常有效的模型,可以检验各种解释变量和二元反应变量之间的关系。同时,双变量模型分析也被用于检验单变量模型之间的相关性。本项目的目的是利用统计方法来检验某个因素是否对吸烟、喝酒或赌博偏好有显著影响。然后用这个结果来预测这些习惯之间的组合。 ...
R语言使用逻辑回归Logistic、单因素方差分析anova、异常点分析和可视化分类iris鸢尾花数据集|数据分享
全文链接:http://tecdat.cn/?p=27650 摘要 本文将探讨 Fisher 和 Anderson 鸢尾花数据集(查看文末了解数据获取方式)中呈现的三个变量之间的关系,特别是virginica 和 versicolor 级别的因变量变量物种对预测变量花瓣长...
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析(下)
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析(上):https://developer.aliyun.com/article/1491743 2.5 多重共线性的双变量分析 该模型的真正问题在于共线性现象。共线性关系发生在两个预测因子高度相关的情况下。我们需要检查这种特性,然后继续建立对数回归模型。 根据G...
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析(上)
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22596 研究大纲 介绍数据集和研究的目标 探索数据集 可视化 使用Chi-Square独立检验、Cramer's V检验和GoodmanKruskal tau值对数据集进行探索 ...
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