diabetes model prediction ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21444 逻辑logistic回归是研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选、概率预测、分类等，例如医学研究中高通里测序技术得到的数据给高维变量选择问题带来挑战，惩罚logisitc回归可以对高维数据进行变量选择和系数估计，且其有效的算法 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21641 工资模型 在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝叶斯模型来构建工资的预测模型。 加载包 在本实验中，我们将使 ...

原文链接： http://tecdat.cn/?p=23848 原文出处：拓端数据部落公众号 决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。 决策树算法将数据集分解成更小的子集；同时，相关的决策树也在逐步 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22410 原文出处：拓端数据部落公众号 本文的目的是完成一个逻辑回归分析。使你对分析步骤和思维过程有一个基本概念。 library(tidyverse ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=13913 我们讨论了使用程序来获得预测的置信区间的方法。我们将讨论线性回归。 > plot(cars) > reg=lm(dist~speed,data=cars) > ...

今天给大家讲解一个实战案例:如何根据现有数据预测糖尿病。在这个案例开始之前，希望大家回忆一下大学里讲过的线性回归的知识，这是数据挖掘里非常重要的一部分知识。当然，鉴于大家都学过，本篇就不再赘述。 一. 数据集介绍 diabetes dataset数据集 这是一个糖尿病 ...

线性回归是分析一个变量与另外一个或多个变量（自变量）之间，关系强度的方法。 线性回归的标志，如名称所暗示的那样，即自变量与结果变量之间的关系是线性的，也就是说变量关系可以连城一条直线。 模型评估：量化预测的质量 https://scikit-learn.org/stable ...