最近我们被客户要求撰写关于心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。简介世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病。心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最相关/风险因素，并使用机器学习预测总体风险。相关视频：R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险
逻
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2024-06-05 08:53:29
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作者：Leihua Ye, UC Santa Barbara本文介绍了一种针对初学者的K临近算法在R语言中的实现方法。本文呈现了一种在R语言中建立起KNN模型的方式，其中包含了多种测量指标。背景在机器学习的世界里，我发现K邻近算法(KNN)分类器是最直观、最容易上手的，甚至不需要引入任何数学符号。为了决定观测样本的标签，我们观察它的邻近样本们并把邻近样本们的标签贴给感兴趣的观测样本。当然
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2023-10-25 20:12:58
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主要内容：1、十折交叉验证2、混淆矩阵3、K近邻4、python实现 一、十折交叉验证前面提到了数据集分为训练集和测试集，训练集用来训练模型，而测试集用来测试模型的好坏，那么单一的测试是否就能很好的衡量一个模型的性能呢？答案自然是否定的，单一的测试集具有偶然性和随机性。因此本文介绍一种衡量模型（比如分类器）性能的方法——十折交叉验证(10-fold cross validation)什么
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2024-05-07 19:30:37
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# 十折交叉检验：R语言中的数据分析方法
在数据科学领域，模型的准确性和泛化能力是评估其性能的关键。在这一背景下，十折交叉检验（10-fold cross-validation）成为了一种流行的模型验证技术。本文将介绍十折交叉检验的基本概念，使用R语言进行实现，并展示其结果。我们还将通过可视化手段帮助更好地理解这一过程。
## 1. 什么是十折交叉检验？
十折交叉检验是一种模型评估方法，通常
2、随机森林集成学习：Bagging 装袋法Boosting 提升法Stcaking其中bagging方法可以认为每个某型都是平行的，是一种并联的方式；boosting方法中每个模型是序列化的，是一种串联的方法。Bagging的核心思想是构建多个互相独立的评估其，然后对齐预测进行平均活多数表决来决定集成评估其的结果，bagging的代表模型就是随机森林。Boosting中，基评估器是相关的，是按顺
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2024-03-20 10:35:09
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最近在medium中看到William Koehrsen，发现其分享了数十篇python相关的高质量的数据分析文章。我想尽量抽时间将他的文章翻译过来，分享给大家。作者：William Koehrsen标题“《Random Forest Simple Explanation-Understanding the random forest with an intuitive example》翻译：大邓
因需要拿出部分数据作为测试，故总有部分数据不能用于构建模型，一种更好选择是交叉验证(简称CV)。k折交叉验证是交叉验证方法中的一种(是进行模型比较的有效方法)，将整体数据集分为k份(每份近似相等)，其中k-1份作为训练数据，另外一份作为验证数据集，并计算预测误差平方和。用验证集来验证所得分类器或模型的错误率，循环以上实验k次，直到所有k份数据都被选择一遍为止。选择小一点的k容易高方差，大一点的k容
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2023-08-04 18:08:30
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# 十折交叉验证在R语言中的实现
十折交叉验证（10-Fold Cross Validation）是一种重要的模型评估方法，它通过将数据集分为十个子集来评估模型的性能。本文将带你一步步了解如何在R语言中实现十折交叉验证，让我们从流程开始吧。
## 流程概述
以下是实现十折交叉验证的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
交叉验证交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。那么什么时候才需要交叉验证呢？交叉验证用在数据不是很充足的时候。比如在我日常项目里
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2024-06-07 15:01:39
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机器学习RandomForest, 随机森林, 分类回归 #自己的一些记录。 提供参考吧。
#可以直接复制到R运行
#加载包
library(randomForest)#加载数据
data=read.csv("L6_filter.csv",row.names = 1,header=T) #设置随机种子数，确保以后再执行代码时可以得到一样的结果
set.seed(123456789)
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2023-06-21 22:56:20
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# 随机森林模型在R语言中的应用及克服小样本问题的方法
随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行分类或回归。在R语言中，可以使用`randomForest`包来实现随机森林模型。但是在处理小样本时，由于数据量较少容易导致过拟合的问题。为了克服小样本问题，可以采用10折交叉验证的方法来评估模型的性能。
## 随机森林模型的应用
随机森林模型在R语言中的
原创
2024-04-29 06:49:58
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目录一、数据二、十折交叉验证1.思想 2.实现三、决策树1.单树2.Boosting回归3.bagging回归3.随机森林回归四、支持向量机回归（SVR） 1.SVM2.SVR3.实现五、总结一、数据可以直接使用我上传的数据（经过处理，直接导入使用）从网页
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2023-06-21 22:54:19
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随机森林1.前言2.随机森林2.1 为什么会有随机森林2.2 建立一个随机森林step1：创建一个引导（bootstrapped）数据集step2:使用引导数据集建立决策树step3：重复2.3 怎么使用一个随机森林3.评估随机森林4.怎么确定选择属性的个数5.Warning of Math 1.前言本文参考视频：https://www.youtube.com/watch?v=J4Wdy0Wc_
# 使用R语言进行随机森林交叉验证
在机器学习中，模型的性能评估至关重要。交叉验证是一种验证模型效果的技术，广泛应用于各种模型，包括随机森林。在这篇文章中，我们将介绍如何使用R语言实现随机森林的交叉验证，并配有示例代码。我们还会通过流程图简化整个过程的理解。
## 1. 随机森林概述
随机森林是一种集成学习算法，通过构建多棵决策树并且在预测时进行投票，来提高模型的准确性和鲁棒性。它在处理大量
原创
2024-10-13 03:15:47
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在机器学习和数据分析中，模型的评估和验证至关重要。五折交叉验证是一种常用的方法，用于评估模型在不同数据集上的表现，确保模型的稳定性和泛化能力。本文将深入探讨如何在R语言中实现五折交叉验证，帮助数据科学家和研究人员更好地进行模型评估。
### 背景定位
在数据分析的处理过程中，我们经常面临如何评估模型性能的问题。特别是在高级机器学习应用中，确保模型的泛化能力尤为重要。从而，交叉验证成为了一个重要
# R语言中的五折交叉验证实现指南
在机器学习和统计建模中，交叉验证是一种常用的模型评估方法。今天我们将学习如何在R语言中实现五折交叉验证，特别适合新手来理解。这篇文章将分步骤详细说明整个流程，并附上相应的代码示例和注释。
## 五折交叉验证流程
我们首先概述一下实施五折交叉验证的流程，整理成一个表格以便理解。
| 步骤 | 说明 | 代
什么是交叉验证？在机器学习中，交叉验证是一种重新采样的方法，用于模型评估，以避免在同一数据集上测试模型。交叉验证的概念实际上很简单:我们可以将数据随机分为训练和测试数据集，而不是使用整个数据集来训练和测试相同的数据。交叉验证方法有几种类型LOOCV - leave -one- out交叉验证，holdout方法，k - fold交叉验证。K折交叉验证(k-fold cross-validation
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2023-10-25 22:36:58
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本文实现了R语言构建随机森林模型并且进行K-折交叉验证。K-折交叉验证即将原始数据分成K等分，每次选择1份作为测试集，另外k-1份为训练集进行建模，最终精度为k次建模精度的均值。本文以十折交叉验证为例，例子不是分类是回归。如果一次结果不太满意，可以修改max_seed，代码实现了这一迭代，最后会保留最佳的训练结果。感谢评论指出的错误，代码已经改正过了。# 保留最高r2的种子
bestm = 0
#
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2023-08-20 06:43:45
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决策树与随机森林二、随机森林1、Bagging思想Baggiing是bootstrap aggregating。主要思想：从总体样本中随机选取一部分样本进行训练，通过多次这样的结果，进行投票获取平均值作为结果输出。极大避免不好样本数据，提高准确度。bootstrap方法：从样本集进行有放回的重采样。 （案例：假设有1000个样本，如果按照以前的思维，是直接把这1000个样本拿来训练，但现在不一样，
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2023-06-20 14:05:10
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重抽样其实属于范围更广的一种统计方法——computer-intensive（"运算密集"），它充分利用计算机，对相同的数据不断地重复进行大量的运算。重抽样方法通过反复从训练集中抽取样本，然后对每一个样本重新拟合一个感兴趣的模型，来获取关于拟合模型的附加信息。这章讨论两个最重要的重抽样方法——交叉验证法(cross-validation）以及自助法(bootstrap)。交叉验证-定量变量1.验证
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2023-11-27 16:55:56
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