[-]一前提准备二数据处理 我们还需要给我每列数据命名否则后面建模会出现报错三建立模型 电影评分系统是一种常见的推荐系统。现在使用R语言基于协同过滤算法来构建一个电影评分预测模型。一，前提准备 1.R语言包：ggplot2包（绘图），recommenderlab包，reshape包（数据处理） &n
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2023-06-25 12:50:06
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第三章、分类1.分类（相当于构建一个分类器）1.1 分类的基本介绍： 给定一个预定义的类标签集合，分类的任务是使用分类器的训练模型，为输入数据集的每个数据对象分配一个标签。通常，输入可能是离散值，也可能是连续值，但输出是离散二进制值或者名义数值等。分类算法通常描述为学习模型或函数。 &nb
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2023-07-16 16:31:16
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在对短期数据的预测分析中，我们经常用到时间序列中的指数平滑做数据预测，然后根据不同。下面我们来看下具体的过程x<-data.frame(rq=seq(as.Date('2016-11-15'),as.Date('2016-11-22'),by='day'),
sr=c(300,697,511,1534,1155,1233,1509,1744))
xl<-ts(x$
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2023-07-08 14:35:38
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在训练模型之前，我们常常需要根据不同变量的基本情况进行相应且合理的特征工程，通过阅读文献和自行尝试，我针对多分类变量的特征工程做出了一些总结 也可以直接下载我整理过来用 链接：https://pan.baidu.com/s/1UhGTfvZqPHUC6jnukfTcRg 提取码：j4C9
P
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2023-08-29 15:13:03
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Chapter 9 Linear Regression本篇是第九章，内容是回归分析（主要以线性回归为主）。回归分析是数理统计、数理分析中最基础（也可以说是最重要）的一个分析，所以这一章内容相对来说也较多。 Chapter 9 Linear Regression变量间的关系回归分析和简单线性回归分析1 回归分析2 简单线性回归分析利用回归方程进行估计和预测残差分析多元线性回归multiple reg
关于分类算法我们之前也讨论过了KNN、决策树、naivebayes、SVM、ANN、logistic回归。关于这么多的分类算法，我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀。 既然要对分类算法进行评价，那么我们自然得有评价依据。到目前为止，我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的，但是这个指标科学吗？我们不妨考虑这么一个事实：一个样本集合
预测未来：强大的forecast R包介绍预测是数据分析领域中的一个核心任务，尤其在商业决策、金融市场和科学研究中发挥着至关重要的作用。今天，我们将向您推荐一款强大的R语言工具——forecast包，它提供了全面的无监督时间序列预测方法，包括指数平滑法和自动ARIMA建模。项目介绍forecast是一个由著名的时间序列专家Rob J. Hyndman开发并维护的R包，它旨在帮助用户轻松地进行时间序
本篇描述分类变量如何进行回归分类变量(也称为因子或定性变量)是可以将观测数据分组的变量。它们有有限数量的不同值，称为水平。例如，性别作为一个分类变量，它有两个水平:男性或女性。回归分析需要数值变量。因此，当研究者希望在回归模型中包含一个分类变量时，需要其他步骤使结果具有可解释性。在这些步骤中，分类变量被重新编码成一组单独的二元变量。这种编码被称为“哑变量编码”，并创建一个称为contrast ma
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2023-06-21 19:24:24
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R语言随机森林详细解析（基于randomforest包和varSelRF包）随机森林 基于R你即将从这里看到在这里你不会看到分类与回归交叉验证变量筛选数据可视化利用随机森林聚类（无监督学习）随机森林简单原理让我们从种一棵决策树开始随机森林是一片种满了决策树的森林~结语 研究如何用R去实现随机森林也有三个月的时间了，从一开始的完全不理解，到现在的游刃有余，我似乎花了过多的时间，毕竟是初学者嘛。不
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2023-06-21 16:33:59
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# R语言Logistic回归分类预测模型实现指南
### 一、概述
在本指南中，我将向你介绍如何使用R语言实现Logistic回归分类预测模型。Logistic回归是一种常用的分类算法，广泛应用于机器学习和数据分析领域。它被用来预测二元分类问题，例如判断一封电子邮件是否为垃圾邮件。在本文中，我将向你展示如何使用R语言的相关库和函数来构建和评估Logistic回归模型。
### 二、实现步骤
原创
2023-09-02 03:45:01
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目前商业上广泛使用的编程语言多是命令式或函数式的编程语言，这些语言在某些方面具有很高的相似度，比如 python 和 ruby 在很多地方是相通的，学会了一门，再学另一门便能够事半功倍，很多语言都是如此，然而今天要介绍的这门语言，却跟主流编程语言截然不同，它就是prolog——一门逻辑编程语言。prolog 是 Programming in Logic 的缩写，它被广泛应用
如何在R语言中提取分类变量
## 1. 概述
在数据分析中，经常需要对数据集中的分类变量进行提取和处理。R语言作为一种强大的数据分析工具，提供了多种方法来实现这一目标。本文将介绍如何使用R语言来提取和处理分类变量。
## 2. 流程概述
以下是提取分类变量的一般流程：
```mermaid
journey
title 提取分类变量的流程
section 数据导入
原创
2024-01-13 04:07:49
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算法优势：适用于绝大多数的数据类型，简洁和快速算法劣势：需要知道准确的 k 值，并且不能处理异形簇，比如球形簇，不同尺寸及密度的簇，环形簇等。一、分析目标以数据集字段进行客户分群二、流程数据获取，毕业年份、性别、年龄、交友数量、关注的热点词（原本是一个list是否关注了这些运动或者热点词，已经以哑变量展开）数据探索确认数据结构：整体都是数值型的，1、性别是分类变量，这样的话该变量不能被K
# 实现R语言lcmm分类变量
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title 实现R语言lcmm分类变量
section 理解数据
开发者->小白: 确保理解数据结构和变量类型
section 安装和载入lcmm包
开发者->小白: install.packages("lcmm") # 安装lcmm包
原创
2024-07-03 06:39:00
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# R语言中的多分类变量及其可视化
在数据科学和统计分析中，多分类变量是一个非常重要的概念。在R语言中，处理多分类变量非常方便，并且可以进行一系列的可视化分析。本文将探索多分类变量的概念，并展示如何使用R语言进行相关分析和可视化，包括饼状图的绘制以及类图的建模。
## 什么是多分类变量？
多分类变量（Multiclass Variable）是指具有三个或多个分类的变量。这些变量通常是离散的，
原创
2024-08-26 07:04:05
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一、数据准备数据是21个土壤样本的环境因子，细菌和真菌丰度数据。library(tidyverse)
library(igraph)
library(psych)
### 1.1 观测-变量数据表
data<- read.csv("data.csv",header = TRUE,
row.names = 1,
check
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2023-06-21 17:35:00
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# 如何在R语言中设定分类变量
## 概述
在R语言中，使用factor函数可以将一个变量转换为分类变量，从而方便进行数据分析和可视化。本文将介绍如何在R语言中设定分类变量的方法。
## 流程
下面是设定分类变量的流程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求帮助设定分类变量
开发者->>小白: 解释整个流程
小白->>开发者:
原创
2024-07-13 05:05:23
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##### 3.3 回归分析 #####rm(list = ls()) # 清空工作空间#### 3.3.1 线性回归 #######1.数据分析目标#分析目标就是通过因变量与自变量之间的多元线性回归模型，估计模型系数，检验系数显著性#以确定自变量是否对因变量有影响，并将自变量新值代入模型预测因变量新值### 2.数据预处理：#数据预处理就是整理数据，使之变成可以直接建模分析的数据格式
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2023-06-25 12:51:31
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分类变量在R语言中对应的数据类型是「因子」（factor）。但是，分类变量并不一定要以因子的形式储存，也可以先以数值、文本等类型存储，待到需要使用其「分类」属性时再转成因子形式。因此，似乎没有太大必要专门学习针对因子变量的处理方法。forcats相比tidyverse家族的dplyr、tidyr、purrr等工具包使用频率也远远较低。学堂君根据功能对forcats中的「所有」函数作了汇总，共分为两
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2023-08-02 14:13:01
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前面用三篇推文介绍了forcats工具包中处理分类变量的函数，本篇再来介绍一下基础包中的相关函数。1 主要函数概况与因子变量相关的主要函数如下：factor(x = character(), levels, labels = levels,
exclude = NA, ordered = is.ordered(x), nmax = NA)
ordered(x, ...)
is.f
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2023-08-31 16:28:34
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