展示各类回归模型的回归线绘制方法，包括通用绘制方法以及ggplot2提供的一些回归线简单绘制方法：线性回归多项式回归loess（局部加权）回归分段线性回归样条回归稳健回归分位数回归library(ggplot2)
library(MASS)
library(splines)示例数据使用R自带的mtcars汽车数据集，研究mpg与wt这两个连续变量的关系print(head(mtcars))
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2024-03-03 08:18:54
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线性回归法目录线性回归法一.简单线性回归二. 最小二乘法三.简单线性回归的实现四.向量化五.衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE1、均方误差(MSE)2、均方根误差(RMSE)3、平均绝对误差(MAE)六.最好的衡量线性回归法的指标 R Squared七.多元线性回归和正规方程解一.简单线性回归二. 最小二乘法对b求偏导对a求偏导矩阵向量化三.简单线性回归的实现准备一些
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2024-02-19 12:30:54
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R语言是一种流行的统计和数据分析语言，你可以使用它来编写复杂的程序。下面是一个使用R语言实现线性回归的示例程序：# Load the data
data <- read.csv("data.csv")
# Split the data into training and test sets
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(da
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2023-05-23 17:54:35
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目录 一、衡量线性回归法的指标 二、波士顿房产数据衡量回归算法的标准 一、衡量线性回归法的指标 1、 MSE、RMSE、MAE 对于分类问题，我们将原始数据集划分成训练数据集和测试数据集两个部分，并且使用训练数据集训练出模型，然后使用模型来预测测试数据集，然后使用测试数据集自带的真实标签值与预测值进行对比，进而得到分类准确度，
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2024-06-27 09:10:17
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做回归的一般步骤为：1、确定回归方程中的解释变量和被解释变量2、确定回归模型通过观察散点图确定是建立线性回归模型还是非线性回归模型3、建立回归模型4、对回归方程进行各种检验5、利用回归方程进行预测下面就对线性回归模型的建立进行详细的阐述一、获取数据 R软件里面有很内置的数据集，用data()函数可以查看到各种数据集 这里我们使用的是R软件自带的swiss数据集，这个数据集记录了瑞典1888年的生产
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2023-06-21 16:46:16
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预设：导入相关包，设置相关数据（这里借鉴了这位博主的笔记，很详实Google TensorFlow课程 编程笔记（2）———使用TensorFlow的基本步骤）from __future__ import print_function
from IPython import display #display模块可以决定显示的内容以何种格式显示
from matplotlib import c
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2024-06-22 12:41:08
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目录一元线性回归一元线性回归建模的大致思路如下：1. 确定因变量与自变量之间的关系1.1 查看变量间有没有相关关系1.2计算相关系数1.3 检验相关系数2.建立模型，并对模型进行估计和检验2.1 回归模型的拟合2.2 计算回归系数的置信区间2.3 绘制拟合图3.利用回归方程进行预测3.1 利用回归方程进行预测3.2 绘制置信带和预测带3.3 计算 x0 = 500 时销售收入的点预测值、置信区间
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2023-06-21 15:11:55
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使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容，下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程。首先，我们先构造一个分析的数据集x<-data.frame(y=c(102,115,124,135,148,156,162,176,183,195),
var1=runif(10,min=1,max=50),
var2=runif(10,mi
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2023-09-25 18:49:07
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普通线性回归1.最小二乘线性模型> dat=read.csv("https://raw.githubusercontent.com/happyrabbit/DataScientistR/master/Data/SegData.csv")
> dat=subset(dat,store_exp >0&online_exp >0)
> modeldat=dat[,g
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2023-08-10 13:46:05
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目录一、前言二、变量的关系三、回归与随机扰动项四、线性回归的假设前提五、线性回归的解法：1.最小二乘法估计：求最小残差2.最大似然估计：求最大的随机观测概率 六、事后检验1.拟合优度检验：2.变量显著性检验3.参数区间估计：一、前言我们在讲过ANOVA,MANOVA，今天来说一下线性回归，本篇只做理论，R语言代码会在下一篇讲解。一元线性回归在统计学，计量经济学和机器学习中很常见，我们今天
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2023-06-21 19:25:52
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文章目录线性回归+评价指标引入误差L范式介绍sklearn-线性回归评价指标多项式回归和过拟合欠拟合处理欠拟合的处理-多项式回归过拟合处理-正则化 线性回归+评价指标引入误差在回归任务中不需要归一化的操作，本身就是寻找出权重的过程，不需要将各维度进行统一约束找出特征和特征权重之间的一种组合，从而来预测对应的结果，误差的存在是必然的，回归的问题不像分类的问题，回归是一个连续值的预测，分类而是离散值的
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2024-01-31 18:34:24
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一、一元线性回归以R中自带的trees数据集为例进【微软visual studio2017中R相关数据科学模块】 > head(trees)
Girth Height Volume#包含树龄、树高、体积
1 8.3 70 10.3
2 8.6 65 10.3
3 8.8 63 10.2
4 10.5 72 16.4
5 10.7 81 18.8
6 10.8 83 19.7 先绘制一下散
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2024-04-25 13:12:00
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1. 目的：构建线性回归模型并检验其假设是否成立。2. 数据来源及背景2.1 数据来源：数据为本人上课的案例数据，2.2 数据背景：“玻璃制造公司”主要向新建筑承包商和汽车公司供应产品。该公司认为，他们的年销售额应与新建筑数量以及汽车生产高度相关，因此希望构建线性回归模型来预测其销售额。 glass <- read.csv("glass_mult.csv",header
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2023-06-25 14:01:32
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线 性 回 归我们从第1章了解到回归问题会预测一个数值型的输出。最简单和最常见的回归类型就是线性回归。本章要探讨为什么线性回归如此常用，以及它的局限性和扩展问题。2.1 线性回归入门在线性回归（linear regression）中，输出变量是通过输入特征的一个线性加权组合来预测的。下面是简单线性模型的一个示例：＝1x＋0上述模型实质上表达的是，我们要估算一个用表示的输出，它是由字母x标记的一个预
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2023-06-25 14:08:48
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文章目录线性回归的原理线性回归的一般形式1 极大似然估计（概率角度诠释）2 最小二乘解线性回归损失函数、代价函数、目标函数优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法）1 梯度下降法2 最小二乘法矩阵求解3 牛顿法4 拟牛顿法线性回归的评估指标sklearn.linear_model参数详解 线性回归的原理线性回归（linear regression）解决的是回归问题，目标是建立一个系统，将向量作为输
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2024-04-01 17:06:23
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# R语言分层线性回归
在统计学中，线性回归是一种用于探索变量之间关系的常用方法。而分层线性回归则是线性回归的一种扩展，它可以用来研究多个层次的数据结构，比如不同组织单位、不同地区等之间的差异。在R语言中，我们可以利用一些包来进行分层线性回归的分析，比如`lme4`和`nlme`等包。
### 什么是分层线性回归
分层线性回归（Hierarchical Linear Regression）又
原创
2024-04-10 04:10:05
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# R语言分段线性回归指南
随着数据分析的不断进步，许多开发者和数据科学家都需要掌握分段线性回归的概念和实现方法。本文将带你从基本概念到实现细节，逐步完成分段线性回归的分析，并展示一个甘特图以帮助你理解任务流程。
## 流程概述
以下是进行R语言分段线性回归的一般步骤：
| 步骤 | 任务描述 |
|------|-----------|
| 1 | 准备和清洗数据 |
| 2
原创
2024-09-01 04:37:17
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总所周知，logistic regression算法是一个十分经典的机器学习算法，可用于回归和分类任务。它在广义上说也是一种线性回归模型，不过是在线性回归的基础上加入了kernel函数，包括高斯核，多项式核，线性核等激活器，最经典的莫过于sigmoid，于是可以解决线性回归难以解决的非线性问题。倘若从损失函数的角度来看，LR的损失函数是基于极大似然函数的，（具体做法是加了Log和负号），而线性回归
R语言使用逻辑回归分类算法逻辑回归属于概率统计的分类算法模型的算法，是根据一个或者多个特征进行类别标号预测。在R语言中可以通过调用logit函数执行逻辑回归分类算法并预测输出概率。通过调用glm函数将family参数也就是响应分布指定为binominal（二项式），就是使用逻辑回归算法。操作同进述内容一样准备好训练数据集与测试数据集。fit = glm(churn ~ .,data = train
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2023-08-15 15:21:52
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一、问题引入 我们现实生活中的很多数据不一定都能用线性模型描述。依然是房价问题，很明显直线非但不能很好的拟合所有数据点，而且误差非常大，但是一条类似二次函数的曲线却能拟合地很好。为了解决非线性模型建立线性模型的问题，我们预测一个点的值时，选择与这个点相近的点而不是所有的点做线性回归。基于这个思想，便产生了局部加权线性回归算法。在这个算法中，其他离一个点越近，权重越大，对回归系数的贡献就越多。二、
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2023-10-22 18:20:42
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