参考自【数据挖掘与R语言】 rpart包可实现回归树。通常分为两步建立回归树：1.生成一棵较大的树 2.通过统计估计删除一些结点来对树进行修剪。 回归树基础实现 library(rpart) rpart(y~.,data=data1) 参数形式与lm()函数的参数形式相同 ...

理论上，回归分析是在目标变量为连续型数据的情况下建模的，它不能处理目标变量为分类型数据的情况。 而logic回归分析的思路是把分类变量（“是否开通VIP”）转化为连续变量（“开通VIP的概率”），进而使用回归分析的方法间接地研究分类分析的问题。 一、原理 假设vip变量为分类变量，其取值 ...

如何进行逻辑回归分析 逻辑回归是当y=f(x)，而y为分类变量的时候的逻辑曲线拟合的方法。这种模型通常的用法就是通过给定的一个x的预测值来预测y。这些预测值可以说连续的、分类的，或者是混合的。通常来说，分类变量y有多种不同的假设值。其中，最简单的一个例子就是y为一个二元变量，这意味着我们可以假设 ...

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 ...

案例1:使用逻辑回归模型,预测客户的信用评级 数据集中采用defect为因变量,其余变量为自变量 1.加载包和数据集 2.查看数据集, 结论:一共有10000行数据,56个变量,其数据集中没有空值,但是有极大值存在 3,数据清洗 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6295 并非所有结果/因变量都可以使用线性回归进行合理建模。也许第二种最常见的回归模型是逻辑回归，它适用于二元结果数据。如何计算逻辑回归模型的R平方？ 麦克法登R平方 在R中，glm（广义线性模型）命令是用于拟合逻辑回归 ...

摘要 逻辑回归是最常见的二分类算法之一，由于是有监督学习，训练阶段需要输入标签，而同时在变量较多的情况下，需要先经过一些降维处理，本文主要讲解如果通过R语言来自动化实现变量的降维以及变量转换，训练，测试，覆盖率以及准确度效果评估，以及生成最终评分配置表，而在标签与训练数据在可以自动化生成的情况下 ...

Logistic逻辑回归 Logistic逻辑回归模型 线性回归模型简单，对于一些线性可分的场景还是简单易用的。Logistic逻辑回归也可以看成线性回归的变种，虽然名字带回归二字但实际上他主要用来二分类，区别于线性回归直接拟合目标值，Logistic逻辑回归拟合的是正类和负类的对数几率 ...