R语言LASSO特征选择、决策树CART算法和CHAID算法电商网站购物行为预测分析
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32275 本文通过分析电子商务平台的用户购物行为，帮助客户构建了一个基于决策树模型的用户购物行为预测分析模型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 该模型可以帮助企业预测用户的购物意愿、购物频率及购买金额等重要指标，为企业制定更有针对性的营销策略提供参考。 数据来源和处理 ...
数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23061 数据集信息： 这个数据集（查看文末了解数据获取方式）可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。 目标: ...
R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23061 数据集信息： 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。 目标: 主要目的是...
R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病-2
R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病-1 https://developer.aliyun.com/article/1489347 执行机器学习算法 Logistic回归 首先，我们将数据集分为训练数据（75%）和测试数据（25%）。 ...
R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病-1
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23061 数据集信息： 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。 目标: 主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。 我们在这个问题上使用的算法是： ...
R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，也就是一种集成分类方法（Ensemble Method）。 计量经济学的视角 可以从计量经济学的角度理解提升方法（Boosting）的内容。 这里的目标是要解决： ...
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