R语言使用逻辑回归分类算法逻辑回归属于概率统计的分类算法模型的算法，是根据一个或者多个特征进行类别标号预测。在R语言中可以通过调用logit函数执行逻辑回归分类算法并预测输出概率。通过调用glm函数将family参数也就是响应分布指定为binominal（二项式），就是使用逻辑回归算法。操作同进述内容一样准备好训练数据集与测试数据集。fit = glm(churn ~ .,data = train
转载
2023-08-15 15:21:52
275阅读
##### 3.3 回归分析 #####rm(list = ls()) # 清空工作空间#### 3.3.1 线性回归 #######1.数据分析目标#分析目标就是通过因变量与自变量之间的多元线性回归模型，估计模型系数，检验系数显著性#以确定自变量是否对因变量有影响，并将自变量新值代入模型预测因变量新值### 2.数据预处理：#数据预处理就是整理数据，使之变成可以直接建模分析的数据格式
转载
2023-06-25 12:51:31
272阅读
关于线性分类 - 从线性回归到其他机器学习模型到线性分类线性分类一、频率派 - 统计机器学习1、线性回归：从三个方面来打破：属性、全局、系数①属性非线性：②全局非线性 ：③系数非线性：全局性：数据未加工：2、线性分类线性分类有两种①硬分类：②软分类：3、感知机模型（硬分类）4、线性判别分析（硬分类 - fisher判别分析）5、线性回归和线性分类的关系从回归到分类二、贝叶斯派 - 概率图模型概率
概念解释线性：自变量和因变量的关系应该是线性的（也即特征值和预测值是线性相关）保持误差项的方差齐性（常数方差）：误差项的分散（方差）必须相同。（what????)多元正态分布：多元回归假定残差符合正态分布。缺少多重共线性：假设数据有极少甚至没有多重共线性，当特征（或自变量）不是相互独立时，才会引发多重共线性。虚（拟）变量：在多元回归模型中，当遇到数据集时非数值数据类型时，使用分类数据是一个非常有效
一元线性回归#导入要用的包，没有下载包的要用pip install安装对应的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
nsample = 20 #定义样本量
x = np.linspace(0, 10, nsample) #生成0-10之间的20个数，作为样本
x array
一 逻辑回归概念在监督学习中存在大量关于“是与否”的二分类问题，以过滤垃圾邮件为例，假设响应变量只有两种可能取值（既0和1），此时该变量称为虚拟变量或是哑变量。线性概率模型一般并不适合作预测。这是因为虽然明知y的取值非0即1，但根据线性概率模型所作的预测值却可能出现y＞1或y＜0的不现实情形，对于二分类问题,机器学习一般不用线性概率模型。为使y的预测值总是介于[0,1]之间，在给定x
转载
2023-09-13 11:27:48
449阅读
# R语言cox回归分类变量
Cox回归是一种常用的生存分析方法，它可以用来评估一个或多个自变量对生存时间的影响。在R语言中，我们可以使用`survival`包来进行Cox回归分析。本文将介绍如何在R语言中使用Cox回归处理分类变量。
## Cox回归简介
Cox回归模型是一种半参数回归模型，它假设风险比（hazard ratio）是自变量的函数。在生存分析中，我们通常关心的是生存时间（Su
一.算法逻辑回归决策树集成学习（随机森林，Adaboost，GBDT，XGBOOST，LightGbm）二.特征工程三.模型评估与优化一. 算法1.逻辑回归Q : 逻辑回归的优缺点，在金融领域相比其他算法有什么优势，局限性在哪？1）优点：实现简单，速度快，占用内存小，可在短时间内迭代多个版本的模型。模型的可解释性非常好，可以直接看到各个特征对模型结果的影响，可解释性在金融领域非常重要，所以在目前业
基本概念1. 介绍：
回归(regression) Y变量为连续数值型(continuous numerical variable)
如：房价，人数，降雨量
&n
线性回归与线性分类线性回归函数定义激活函数: 由于为了评估预测值与实际输出值的差值，定义代价函数:梯度下降梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数的最小值。梯度下降背后的思想是：开始时我们随机选择一个参数的组合，计算代价函数，然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。我们持续这么做直到到到一个局部最小值（local minimum），因为我们并没有尝试完
## R语言中的线性回归分析：处理多个自变量
线性回归是一种基本的统计分析方法，在数据科学中广泛应用，用于建立自变量与因变量之间的线性关系。当我们有多个自变量时，我们需要进行多元线性回归分析。本文将通过R语言介绍如何进行多元线性回归，包括代码示例和相关图表。
### 多元线性回归简介
在多元线性回归中，我们试图预测一个因变量（Y），根据多个自变量（X1, X2, ..., Xn）的值。模型的
一、数据准备数据是21个土壤样本的环境因子，细菌和真菌丰度数据。library(tidyverse)
library(igraph)
library(psych)
### 1.1 观测-变量数据表
data<- read.csv("data.csv",header = TRUE,
row.names = 1,
check
转载
2023-06-21 17:35:00
721阅读
目录一、前言二、变量的关系三、回归与随机扰动项四、线性回归的假设前提五、线性回归的解法：1.最小二乘法估计：求最小残差2.最大似然估计：求最大的随机观测概率 六、事后检验1.拟合优度检验：2.变量显著性检验3.参数区间估计：一、前言我们在讲过ANOVA,MANOVA，今天来说一下线性回归，本篇只做理论，R语言代码会在下一篇讲解。一元线性回归在统计学，计量经济学和机器学习中很常见，我们今天
转载
2023-06-21 19:25:52
88阅读
# 多元线性回归与哑变量在R语言中的应用
多元线性回归是一种用于建模因变量与多个自变量之间关系的统计分析方法。在实际应用中，自变量往往包含分类变量，这时我们需要借助哑变量（Dummy Variables）来处理这些分类数据。本文将介绍如何在R语言中进行多元线性回归分析，并使用哑变量来提高建模的准确性，最后提供相关的代码示例。
## 理解哑变量
哑变量是将分类数据转换为数值数据的一种方法。例如
第一章 单变量线性回归假设函数代价函数梯度下降线性回归的梯度下降 假设函数 这就是课程中给出的单变量线性假设函数，其实和我们学的y=kx+b没啥区别。代价函数 这个函数的目的就是度量我们的假设函数得到的预测值与训练样本的差距，这里右上角的i就是指第几组训练样本，这里相当于用两者差值平方的一半来计算一组样本的差距，然后把所有样本的差距累加起来球平均值。我们在做这个线性回归的时候的目的
展示各类回归模型的回归线绘制方法，包括通用绘制方法以及ggplot2提供的一些回归线简单绘制方法：线性回归多项式回归loess（局部加权）回归分段线性回归样条回归稳健回归分位数回归library(ggplot2)
library(MASS)
library(splines)示例数据使用R自带的mtcars汽车数据集，研究mpg与wt这两个连续变量的关系print(head(mtcars))
#
R语言是一种流行的统计和数据分析语言，你可以使用它来编写复杂的程序。下面是一个使用R语言实现线性回归的示例程序：# Load the data
data <- read.csv("data.csv")
# Split the data into training and test sets
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(da
转载
2023-05-23 17:54:35
208阅读
使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容，下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程。首先，我们先构造一个分析的数据集x<-data.frame(y=c(102,115,124,135,148,156,162,176,183,195),
var1=runif(10,min=1,max=50),
var2=runif(10,mi
转载
2023-09-25 18:49:07
216阅读
线性回归法目录线性回归法一.简单线性回归二. 最小二乘法三.简单线性回归的实现四.向量化五.衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE1、均方误差(MSE)2、均方根误差(RMSE)3、平均绝对误差(MAE)六.最好的衡量线性回归法的指标 R Squared七.多元线性回归和正规方程解一.简单线性回归二. 最小二乘法对b求偏导对a求偏导矩阵向量化三.简单线性回归的实现准备一些
Cox比例风险模型（cox proportional-hazards model），简称Cox模型是由英国统计学家D.R.Cox(1972)年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为应变量，可同时分析众多因素对生存期的影响，能分析带有截尾生存时间的资料，且不要求估计资料的生存分布类型Cox模型的基本假设为：在任意一个时间点，两组人群发生时间的风险比例是恒定的；或者说其危险曲线应该是成
