diabetes model prediction ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=21444 邏輯logistic回歸是研究中常用的方法,可以進行影響因素篩選、概率預測、分類等，例如醫學研究中高通里測序技術得到的數據給高維變量選擇問題帶來挑戰，懲罰logisitc回歸可以對高維數據進行變量選擇和系數估計，且其有效的算法 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=21641 工資模型 在勞動經濟學領域，收入和工資的研究為從性別歧視到高等教育等問題提供了見解。在本文中，我們將分析橫斷面工資數據，以期在實踐中使用貝葉斯方法，如BIC和貝葉斯模型來構建工資的預測模型。 加載包 在本實驗中，我們將使 ...

原文鏈接： http://tecdat.cn/?p=23848 原文出處：拓端數據部落公眾號 決策樹是對例子進行分類的一種簡單表示。它是一種有監督的機器學習技術，數據根據某個參數被連續分割。決策樹分析可以幫助解決分類和回歸問題。 決策樹算法將數據集分解成更小的子集；同時，相關的決策樹也在逐步 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=22410 原文出處：拓端數據部落公眾號 本文的目的是完成一個邏輯回歸分析。使你對分析步驟和思維過程有一個基本概念。 library(tidyverse ...

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=13913 我們討論了使用程序來獲得預測的置信區間的方法。我們將討論線性回歸。 > plot(cars) > reg=lm(dist~speed,data=cars) > ...

今天給大家講解一個實戰案例:如何根據現有數據預測糖尿病。在這個案例開始之前，希望大家回憶一下大學里講過的線性回歸的知識，這是數據挖掘里非常重要的一部分知識。當然，鑒於大家都學過，本篇就不再贅述。 一. 數據集介紹 diabetes dataset數據集 這是一個糖尿病 ...

線性回歸是分析一個變量與另外一個或多個變量（自變量）之間，關系強度的方法。 線性回歸的標志，如名稱所暗示的那樣，即自變量與結果變量之間的關系是線性的，也就是說變量關系可以連城一條直線。 模型評估：量化預測的質量 https://scikit-learn.org/stable ...