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语言分类回归分析考研热现象分析与考研意愿价值变现
首先，在考研中，受到新冠疫情影响，考研增长人数增长与大部分考研机构预测有一定差距（今年人数只有370多万，并没有突破400万大关），本次研究需要通过问卷调查进行内部影响机制探究（点击文末“阅读原文”了解更多）。 其次，因为考研意愿程度会受到各种因素影响，因此本次研究帮助客户通过机器学习的方法，搭建考研意愿拟合模型，让各大考研机构可以有针对向考研学生推广考研培训套餐，实...
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、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26105 在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 本文说明了LCTM的基本用法，...
数据分享|R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26105 在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。 本文说明了LCTM的基本用法，用于汇总拟合的潜在类轨迹模型对象的输出。 ...
R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|数据分享
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26105 潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。 本文说明了LCTM的基本用法，用于汇总拟合的潜在类轨迹模型对象的输出。 例子 _目的_：...
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