文章 2024-08-16 来自:开发者社区

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...

文章 2024-05-06 来自:开发者社区

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、GAM、LDA、KNN、PCA主成分分析分类预测房价及交叉验证|数据分享
文章 2024-04-25 来自:开发者社区

【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享(下)

【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享(上):https://developer.aliyun.com/article/1492364 广义加性模型 GAM模型提供了一个通用框架,可通过允许每个变量的非线性函数扩展线性模型,同时保持可加性。 具有平滑样条的GAM并不是那么简单,因为不能使用最小二...

【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享(下)
文章 2024-04-25 来自:开发者社区

【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享(上)

全文链接:http://tecdat.cn/?p=9706 在这文中,我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据(查看文末了解数据获取方式)是否每年收入超过25万。 这些数据点对应于一段时间内的中国国内生产总值或 GDP。 第一栏是年份,第二栏是中国当年相...

【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享(上)
文章 2024-04-25 来自:开发者社区

【数据分享】R语言对airbnb数据nlp文本挖掘、地理、词云可视化、回归GAM模型、交叉验证分析

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27976 作者:Guojiang Zhao 数据量大,数据要进行清洗以及预处理,同时要多方面可视化,要探索多变量对因变量的影响。 解决方案 用R语言读取数据(查看文末了解数据获取方式),对数据进行...

【数据分享】R语言对airbnb数据nlp文本挖掘、地理、词云可视化、回归GAM模型、交叉验证分析
文章 2024-04-16 来自:开发者社区

R语言中的广义线性模型(GLM)和广义相加模型(GAM):多元(平滑)回归分析保险资金投资组合信用风险敞口

本文目标是使用一些协变量(例如,驾驶员的年龄和汽车的年龄)来预测保险索赔的平均成本(请注意,此处的损失为责任损失)。通过对数链接从广义线性模型获得的预测。   > reg1=glm(cout~ageconducteur+agevehicule,data...

R语言中的广义线性模型(GLM)和广义相加模型(GAM):多元(平滑)回归分析保险资金投资组合信用风险敞口

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