众所周知，R 是一个依赖于内存的软件，就是说一般情况下，数据集都会被整个地复制到内存之中再被处理。对于小型或者中型的数据集，这样处理当然没有什么问题。但是对于大型的数据集，例如网上抓取的金融类型时间序列数据或者一些日志数据，这样做就有很多因为内存不足导致的问题了。 这里是一个具体的例子。在 R 中输入如下代码，创建一个叫 x 的矩阵和叫 y 的向量。set.seed(123);
n = 50000
摘要本文以R语言为基础，利用数据预览，探索式数据分析，缺失值的填补，增加新特征以及去除相关特征等方法，并通过构建随机森林模型，参数调优的方式对kaggle上的泰坦尼克项目进行了生存预测，结果是得分为0.81818，前4%。一、项目介绍泰坦尼克生存预测是Kaggle上参赛人数较多的竞赛之一，对于数据爱好者来说是初入机器学习领域相对比较容易的比赛，属于入门级比赛项目。比赛的目的其实很简单
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2023-08-13 22:17:01
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文章目录数据描述导入数据变量含义数据清洗检查缺失值及重复值探索性分析钻石的形状钻石的重量分布每种切割类型、颜色、清晰度的钻石分别有多少个钻石的价格最昂贵的10只钻石的属性信息理想切割、颜色和清晰度最好的钻石的价格钻石各属性与价格的关系整体价格分布情况不同切割状态钻石的价格分布不同颜色钻石的价格分布不同透明度的价格分布钻石长宽深与价格之间的关系不同切割类型的钻石，价格是否具有显著性差异？价格分布的
在用R语言做数据分析的时候，我们经常需要一些数据做实验，尤其当学会一个新的方法或者算法的时候，就想赶快编程实现一下。那么，问题来了，用什么数据好呢，什么样的数据适合做这种实验呢？好在R语言提供了很多的基本数据集，这些基本数据集是可以直接加载、可以完成几乎所有的数据分析任务模拟数据的。这都是些哪些种类的数据呢？之前我们安装了 ggplot2 会使用其默认数据集，其实R语言自带也是有数据集的。&nbs
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2023-05-19 09:30:01
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数据集本身的分析技巧 作者：王立敏1.数据集数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。Data set(或dataset)是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一
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2023-09-15 16:11:35
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#说明 文中‘test’均为模拟名称，原始编码为GKB方式
推荐大家使用Rstudio，界面友好
偏统计
###2.Rstudio基本操作####
#2.1查看R语言自带的数据集####
data()
#直接输入数据集的名称，查看这些数据
CO2
#2.2快捷键####
#Ctrl+Enter：运行光标所在行的代码，也可以用来运行鼠标选中区域的代码
#Ctrl+L：清除控制台中的代码
#C
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2023-08-21 15:36:50
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R笔记：全子集回归 | 最优子集筛选 AIC 最优子集筛选（Best Subset Selection）
变量筛选中常用方法解释R语言| 16. 预测模型变量筛选: 代码篇 (qq.com)在进行多因素回归（多重线性回归、logistic回归、Cox回归等）时，为了得到简洁有效的模型，我们会做变量筛选（模型选择）。根据专业进行变量的筛选才是王道，统计学检验只是辅助验证你的专业结
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2023-07-06 20:51:14
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R语言内置数据集总结提示：R语言中内置了很多数据集，有使用不同算法，不同统计模型的，我们在学习时可以只有自由调用，这样就省去了我们去找数据的时间，特此将一些数据集整理，方便日后查阅。 文章目录R语言内置数据集总结常用命令分类整理向量因子矩阵、数组类矩阵数据框列表类数据框时间序列数据 常用命令data() #列出已载入的包中的所有数据集。
data(package = .packages(all.a
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2023-07-21 18:31:18
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# R语言获取自带数据集的实现步骤
## 引言
在R语言中，我们可以使用内置的数据集进行数据分析和建模。这些数据集提供了各种实际应用场景下的样本数据，帮助我们理解和掌握R语言的数据处理和分析能力。本文将介绍如何在R语言中获取自带数据集的流程和具体实现步骤。
## 整体流程
下面是获取自带数据集的整体流程：
```mermaid
gantt
title R语言获取自带数据集流程
# 如何在R语言中查看包自带数据集
## 简介
在R语言中，很多包都会附带一些数据集，这些数据集可以用来进行练习和学习。对于刚入行的小白来说，可能不知道如何查看这些包自带的数据集。作为一名经验丰富的开发者，我将在本文中向你展示如何在R语言中查看包自带数据集。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装和加载需
Spark是一个开源的大数据处理框架，提供了许多机器学习的算法和模型。其中之一就是回归模型，用于预测一个连续变量的值。在这篇文章中，我将介绍Spark中自带的几种回归模型，并通过代码示例展示它们的使用。
## 1. 线性回归模型
线性回归是最简单的回归模型之一，它建立了输入变量和输出变量之间的线性关系。Spark中的线性回归模型实现了最小二乘法来估计回归系数。下面是一个使用Spark进行线性回
掌握R语言的实验环境，掌握R的安装，R包的安装，载入与使用，以及一些综合实例的实现。1.登录R的主页,了解R的最新动态。2.请登录R的CRAN社区 ,下载最新版本的R软件。3.打开帮助文档首页，并查阅其中的“Introduction to R”。可以看见相应的R的介绍。4.打开R数据包下载页面，查阅当前数据包情况.点击可以查看所以按发行日期排列的数据包5.综合实例安装vcd包（一个可用于可视化类别
主要参考《数据挖掘：R语言实战》（黄文，王正林编著）获取内置数据看到所有数据集：data(package = .packages(all.available =T))想看具体信息，比如第一个Adult，可以help(Adult) 每个包中所含有的数据集，往往正是适合诠释该软件包内相关函数的功能而收集并添置的，在学习各软件包时，可以多多利用该包中的数据，进行实战训练。 读取CSV
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2023-05-25 20:02:36
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缺少数据在分析数据集时可能不是一个微不足道的问题。如果缺失数据的量相对于数据集的大小非常小，那么为了不偏离分析而忽略缺少特征的少数样本可能是最好的策略，但是留下可用的数据点会剥夺某些数据的特征。尽管某些快速修正如均值替代在某些情况下可能很好，但这种简单的方法通常会向数据中引入偏差。在这篇文章中，我们将使用airquality数据集（在R中提供）来推测缺失值。为了本文的目的，我将从数据集中删除一些数
在用R语言做数据分析的时候，我们经常需要一些数据做实验，尤其当学会一个新的方法或者算法的时候，就想赶快编程实现一下。
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2021-07-29 11:16:38
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在用R语言做数据分析的时候，我们经常需要一些数据做实验，尤其当学会一个新的方法或者算法的时候，就想赶快编程实现一下。那么，问题来了，用什么数据好呢，什么样的数据适合做这种...
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2021-07-13 13:51:06
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Datasets（r自带数据包）作者：王书宇dating from #配对的病例对照数据，用于条件logistic回归InsectSprays #使用不同杀虫剂时昆虫数目iris #3种鸢尾花形态数据LifeCycleSavings #50个国家的存款率longley #强共线性的宏观经济数据morley #光速测量试验数据mtcars #32辆汽车在11个指标上的数据OrchardSprays
本笔记前面的笔记参照b站视频，后面的笔记参考了付费视频 笔记顺序做了些调整【个人感觉逻辑顺畅】，并删掉一些不重要的内容，以及补充了个人理解 系列笔记目录【持续更新】：1.R语言 R语言是S语言的一种实现。R是一个全面的统计研究平台，提供了各式各样的数据分析技术，拥有顶尖的绘图功能。 R中有大量的扩展功能，这些扩展功能称为R的包，目前R已经有5000个以上的扩展包 R的官网：https://www
目录二分类逻辑回归数据准备模型构建模型检验多分类逻辑回归 二分类逻辑回归首先，我先展示下我逻辑回归的总体代码，如果有基础的同志需要的话，可以直接修改数据和参数拿去用呀：library(lattice)
library(ggplot2)
library(caret)
library(e1071)
library(foreign)
library(survival)
library(MASS)
li
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2023-08-28 16:25:42
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# 使用R语言分析自带数据集例子
在R语言中，有一些内置的数据集可以帮助我们进行数据分析和可视化。本文将以“iris”数据集为例，介绍如何使用R语言对这个数据集进行分析，并进行数据可视化。
## 问题描述
假设我们要分析iris数据集中不同种类花的花瓣长度和花瓣宽度之间的关系，我们可以使用R语言来实现这个分析过程。
## 分析步骤
### 1. 加载数据集
首先，我们需要加载iris数
