錯誤一:選擇了未定義的列(Undefined columns are selected) 改正方法:把目標列轉換成因子類型(as.factor) 使用代碼如下: 或者: ...
轉自 雪晴網 R 如何確定最適合數據集的機器學習算法 抽查 Spot checking 機器學習算法是指如何找出最適合於給定數據集的算法模型。本文中我將介紹八個常用於抽查的機器學習算法,文中還包括各個算法的 R 語言代碼,你可以將其保存並運用到下一個機器學習項目中。 適用於你的數據集的最佳算法 你無法在建模前就知道哪個算法最適用於你的數據集。你必須通過反復試驗的方法來尋找出可以解決你的問題的最佳算 ...
2016-05-12 18:53 0 1948 推薦指數:
錯誤一:選擇了未定義的列(Undefined columns are selected) 改正方法:把目標列轉換成因子類型(as.factor) 使用代碼如下: 或者: ...
A IMA模型是一種著名的時間序列預測方法,主要是指將非平穩時間序列轉化為平穩時間序列,然后將因變量僅對它的滯后值以及隨機誤差項的現值和滯后值進行回歸所建立的模型。ARIMA模型根據原序列是否平穩以及回歸中所含部分的不同,包括移動平均過程(MA)、自回歸過程(AR)、自回歸移動平均過程(ARMA ...
在數據分析中經常會對不同的模型做判斷 一、混淆矩陣法 作用:一種比較簡單的模型驗證方法,可算出不同模型的預測精度 將模型的預測值與實際值組合成一個矩陣,正例一般是我們要預測的目標。真正例就是預測為正例且實際也是正例(預測正確);假反例是實際是正例但模型錯誤預測成反例(即預測錯誤);假正例 ...
R通過RODBC連接數據庫 stats包中的st函數建立時間序列 funitRoot包中的unitrootTest函數檢驗單位根 forecast包中的函數進行預測 差分用timeSeries包中diff stats包中的acf和pacf處理自相關和偏自相關stats包中的arima函數模型 ...
R語言中支持 else if 的判斷,但是上面的寫法是錯誤的 R無法判斷 if 對應的else 在何處結尾 修改如下 這里的每個else if 都接在上一句的}后面 注意最后的else也需要銜接在上一句的}后面 ...
使用場景:結果變量是類別型,二值變量和多分類變量,不滿足正態分布 結果變量是計數型,並且他們的均值和方差都是相關的 解決方法:使用廣義線性模型,它包含費正太因變量的分析 1.Logistics回歸(因變量為類別型) 案例:匹配出發生婚外情的模型 1.查看數據集的統計 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=4276 閾值模型用於統計的幾個不同區域,而不僅僅是時間序列。一般的想法是,當變量的值超過某個閾值時,過程可能表現不同。也就是說,當值大於閾值時,可以應用不同的模型,而不是當它們低於閾值時。例如,在葯物毒理學應用中,可能低於閾值量的所有劑量都是 ...
時間序列: (或稱動態數列)是指將同一統計指標的數值按其發生的時間先后順序排列而成的數列。時間序列分析的主要目的是根據已有的歷史數據對未來進行預測。(百度百科) 主要考慮的因素: 1.長期趨勢( ...