前面写过一个多分类的逻辑回归，现在要做一个简单的二分类，用glm函数 导入csv格式如下： mydata<-read.csv("D://li.csv",header=T) colnames(mydata)<-c("x1","x2","x3","y ...

如何判断我们的线性回归模型是正确的？ 1、回归诊断的基本方法opar<-par(no.readOnly=TRUE) fit <- lm(weight ~ height, data = women)par(mfrow = c(2, 2))plot(fit)par(opar ...

) library(rpart)library(randomForest)model.forest<-r ...

据集进行探索 预测模型，Logisitic回归和RandomForest ...

常用包： ——数据处理：lubridata ，plyr ，reshape2，stringr，formatR，mcmc； ——机器学习：nnet，rpart，tree，party，lars，boost，e1071，BayesTree，gafit，arules； ——可视化包：ggplot2 ...

什么是分位数回归 分位数回归(Quantile Regression)是计量经济学的研究前沿方向之一，它利用解释变量的多个分位数（例如四分位、十分位、百分位等）来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程。 与传统的OLS只得到均值方程相比，分位数回归可以更详细地描述变量的统计 ...

randomForest 包提供了利用随机森林算法解决分类和回归问题的功能；我们这里只关注随机森林算法在分类问题中的应用 首先安装这个R包 安装成功后，首先运行一下example 通过查看函数的帮助文档，可以看到对应的example ...

一.聚类: 　一般步骤: 　　1.选择合适的变量 　　2.缩放数据 　　3.寻找异常点 　　4.计算距离 　　5.选择聚类算法 　　6.采用一种或多种聚类方法 　　7.确定类的数目 ...