原文:R语言 常见模型

转自 雪晴网 R 如何确定最适合数据集的机器学习算法 抽查 Spot checking 机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型。本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法,文中还包括各个算法的 R 语言代码,你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中。 适用于你的数据集的最佳算法 你无法在建模前就知道哪个算法最适用于你的数据集。你必须通过反复试验的方法来寻找出可以解决你的问题的最佳算 ...

2016-05-12 18:53 0 1948 推荐指数:

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R语言--常见错误

错误一:选择了未定义的列(Undefined columns are selected) 改正方法:把目标列转换成因子类型(as.factor) 使用代码如下: 或者: ...

Fri Jul 02 23:30:00 CST 2021 0 467
基于R语言的ARIMA模型

A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA ...

Thu Feb 09 09:22:00 CST 2017 1 29049
模型验证方法——R语言

在数据分析中经常会对不同的模型做判断 一、混淆矩阵法 作用:一种比较简单的模型验证方法,可算出不同模型的预测精度 将模型的预测值与实际值组合成一个矩阵,正例一般是我们要预测的目标。真正例就是预测为正例且实际也是正例(预测正确);假反例是实际是正例但模型错误预测成反例(即预测错误);假正例 ...

Mon Jul 22 08:51:00 CST 2019 0 1534
R语言的ARIMA模型预测

R通过RODBC连接数据库 stats包中的st函数建立时间序列 funitRoot包中的unitrootTest函数检验单位根 forecast包中的函数进行预测 差分用timeSeries包中diff stats包中的acf和pacf处理自相关和偏自相关stats包中的arima函数模型 ...

Sun Sep 10 03:49:00 CST 2017 0 2581
R语言中else if 常见错误

R语言中支持 else if 的判断,但是上面的写法是错误的 R无法判断 if 对应的else 在何处结尾 修改如下 这里的每个else if 都接在上一句的}后面 注意最后的else也需要衔接在上一句的}后面 ...

Sat Feb 22 19:26:00 CST 2020 0 727
R语言-广义线性模型

使用场景:结果变量是类别型,二值变量和多分类变量,不满足正态分布      结果变量是计数型,并且他们的均值和方差都是相关的 解决方法:使用广义线性模型,它包含费正太因变量的分析 1.Logistics回归(因变量为类别型)   案例:匹配出发生婚外情的模型   1.查看数据集的统计 ...

Fri Feb 23 08:11:00 CST 2018 0 2634
R语言代写阈值模型代码示例

原文链接:http://tecdat.cn/?p=4276 阈值模型用于统计的几个不同区域,而不仅仅是时间序列。一般的想法是,当变量的值超过某个阈值时,过程可能表现不同。也就是说,当值大于阈值时,可以应用不同的模型,而不是当它们低于阈值时。例如,在药物毒理学应用中,可能低于阈值量的所有剂量都是 ...

Wed Mar 13 23:15:00 CST 2019 0 530
基于R语言的时间序列指数模型

时间序列: (或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。(百度百科) 主要考虑的因素: 1.长期趋势( ...

Thu Feb 09 09:26:00 CST 2017 0 7482
 
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