R语言基础机器学习模型：深入探索决策树与随机森林
在数据科学领域，机器学习算法的应用日益广泛，而决策树（Decision Trees）和随机森林（Random Forests）作为其中两个基础且强大的模型，以其直观易懂、性能优良的特点受到了广泛的关注。本文将通过R语言，带您深入了解这两种模型的原理、构建过程以及在实践中的应用。 决策树...
数据分享|R语言用核Fisher判别方法、支持向量机、决策树与随机森林研究客户流失情况
现在，越来越多的人意识到预测客户的流失与否是一件非常重要的事情。而且比较值得注意的是，留住原有的客户是要比吸引新客户更加容易的，而且成本更低（点击文末“阅读原文”获取完整数据）。 相关视频 客户的流失...
R语言用随机森林模型的酒店收入和产量预测误差分析
在这篇文章中，我们将探讨基于随机森林模型的酒店收入和产量预测分析。我们将使用4月9日至4月15日的数据作为测试集，评估预测的准确度（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 我们将分别对单个...
R语言软件对房屋价格预测：回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络和SVM可视化|数据分享
在房地产市场中，准确地预测房屋价格是至关重要的。过去几十年来，随着数据科学和机器学习的快速发展，各种预测模型被广泛应用于房屋价格预测中。而R语言作为一种强大的数据分析和统计建模工具，被越来越多的研究者和从业者选择用于房屋价格预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言电影数据分析：随机森林探索电影受欢迎程度因素、参数调优可视化
是什么让一个电影受欢迎？也许是影片的总收入（影院条目和DVD sellings）。我们选择的变量将是票房（gross） 或观众评分（movie_facebook_likes）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
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语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32295 临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中，根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案，与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施，从而提高疾病诊治水平的过程（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在临床医疗实践中，许多事件的发生是随机的,对个体患者来...
R语言CART决策树、随机森林、chaid树预测母婴电商平台用户寿命、流失可视化
用户获取和流失是一对相对概念，就好比一个水池，有进口，也有出口。我们不能只关心进口的进水速率，却忽略了出水口的出水速率。挽留一个老用户相比拉动一个新用户，在增加营业收入、产品周期维护方面都是有好处的。并且获得一个新用户的成本是留存一个老用户的5~6倍。 我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作，要求构建一个适合他们需求的用户流失预测算法。本课题着眼于利用决策树算法和随机森林模型，对用...
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...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。