R語言caret包的學習（四）--建立模型及驗證
本文介紹caret包中的建立模型及驗證的過程。主要涉及的函數有train()，predict()，confusionMatrix()，以及pROC包中的畫roc圖的相關函數。 建立模型 在進行建模時，需對模型的參數進行優化，在caret包中其主要函數命令是train ...
原文：模型驗證方法——R語言
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 假正例是預測是模型預測是正例，但實際是反例 真反例是預測是反例，實際也是反例。 查准率 真正例 假正例 真正例 真正率占我 ...
2019-07-22 00:51 0 1534 推薦指數：
相關推薦
基於R語言的ARIMA模型
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 ...
R語言 常見模型
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 ...
R語言--回歸分析1（回歸分析、回歸診斷、模型綜合驗證）
1 OLS回歸（最小二乘法回歸） 1.1 用lm()擬合回歸模型 在R中，擬合線性模型最基本的函數是lm()，格式為：myfit<-lm(formula,data) 1.2 簡單線性回歸 dat<-women fit<-lm(weight~height,data ...
R語言的ARIMA模型預測
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 ...
模型驗證方法
注：本文是人工智能研究網的學習筆記 模型驗證方法一覽 名稱 模塊 通過交叉驗證計算得分 model_selection.cross_val_score(estimator, X) 對每個輸入 ...
R語言代寫閾值模型代碼示例
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 ...
基於R語言的時間序列指數模型
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( ...