5.10 表5.6的数据是1968－1983年间美国与电话线制造有关的数据，各变量的含义如下： x1——年份； x2——国民生产总值（10亿美元）； x3——新房动工数（单位：1000）； x4——失业率（％）； x5——滞后6个月的最惠利率； x6——用户用线增量（％）； y——年电话销量（百万尺双线）。 （1）建立y对x2~x6的线性回归方程。 （2）用后退法选择自变量。 （3）用逐步回归法选
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2023-08-17 07:34:03
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看了许多GBDT构建特征的资料整理而成，具体资料见Reference。 背景1 Gradient Boosting2 Gradient Boosting Decision Tree3 GBDT应用-回归和分类GBDT构建新的特征思想GBDT与LR融合方案源码内容generate GBDT featuresgenerate features for FFMPython实现总结References 1
问题1:如何设置默认镜像你希望下载某些R包，因此希望设定默认的CRAN网站镜像，这样R每次下载时不需要你选择镜像。解决方案该方案要求用户R系统中包含一个.Rprofile文件，如方法3.16描述的那样：1.调用chooseCRANmirror函数：chooseCRANmirror()R会显示CRAN镜像的列表。2.从列表中选择镜像并点击确定。3.通过查看repos选项的第一个元素来获取所选镜像的U
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2023-09-04 11:08:20
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基于R语言的Lasso回归在水稻全基因组预测中的应用0 引言全基因组选择是 21 世纪动植物育种的一种重要的选择策略，其核心就是全基因组预测，即基于分布在整个基因组上的多样性分子标记来对育种值进行预测，为个体的选择提供依据。全基因组选择( genomic selection，GS) 是利用分布在整个基因组上的分子标记来估算育种值的一种高效、经济的方法．它实质上是估计所有基因或染色体片段的联合效应，
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2023-11-21 14:38:26
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原标题：r语言中对LASSO，Ridge和Elastic Net模型实现介绍Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它符合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。glmnet算法采用循环坐标下降法，它连续优化每
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2023-11-02 06:56:47
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# R语言 随机森林 特征选择
## 引言
在机器学习领域中，特征选择是一个非常重要的步骤。特征选择可以帮助我们从大量的特征中选择出最相关的特征，以提高模型的预测性能和效果。在R语言中，我们可以使用随机森林算法来进行特征选择。本文将介绍随机森林的基本原理，并通过一个示例来演示如何使用随机森林进行特征选择。
## 随机森林简介
随机森林是一种集成学习算法，它通过组合多个决策树来进行分类或回归
原创
2023-12-19 03:59:55
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作为数据分析者，我们需要熟悉数据的意义和分布，甚至在建立模型之前，我们就可以通过一定的技术手段发现数据中存在额有意义的信息。通过探索数据（包括数据的最大最小值，平均值，以及分布规律），我们可以更好的理解数据。通过探索数据，我们可以处理数据中存在的一些问题，比如缺失值、噪声、错误的数据和偏差分布的数据。rattle是R的数据数据分析工具包，我们可以通过文本视区的运行结果对数据进行可视化，探索属性间的
看了很多高深的算法之后，感觉还是看不懂哦，今天又来代大家复习基本功，一个是特征工程，另一个是特征选择。都是两个非常非常重要的东西，先定两个基调，所谓的特征工程就是数据预处理，所谓的特征选择就是变量筛选，这样大家就不觉得这么难了。Feature engineering improves the performance of the machine learning model by selectin
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2023-10-11 11:22:12
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# 随机森林特征选择在R语言中的应用
## 引言
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高模型的准确性。在机器学习中，特征选择是一个非常重要的步骤，可以帮助我们识别最关键的特征，提高模型的泛化能力。在R语言中，我们可以使用随机森林进行特征选择，从而提高模型的性能。
## 随机森林特征选择的原理
随机森林通过对训练数据进行有放回抽样，构建多棵决策树，然后通过投票或
原创
2024-05-08 03:56:37
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变量选择方法所有可能的回归model <- lm(mpg ~ disp + hp + wt + qsec, data = mtcars)ols_all_subset(model)## # A tibble: 15 x 6## Index N Predictors `R-Squa...
原创
2021-05-19 23:40:02
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=5453变量选择方法所有可能的回归model <- lm(mpg ~ disp + hp + wt + qsec, data = mtcars)ols_all_subset(model)## # A tibble: 15 x 6## Index N Predictors `R-Squa...
原创
2021-05-12 14:13:14
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2.6 特征选择我们的CPU模型只有6个特征。通常，我们遇到实际环境的数据集会具有来自多种不同观测数据的非常大量的特征。另外，我们会在不太确定哪些特征在影响输出变量方面比较重要的情况下，不得不采用大量的特征。除此之外，我们还有会遇到可能要分很多水平的分类变量，对它们我们只能创建大量的新指示变量，正如在第1章里所看到的那样。当面对的场景涉及大量特征时，我们经常会发现输出只依赖于它们的一个子集。给定k
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2024-05-09 15:33:20
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?文章目录原图图片元素拆解ggplot绘制森林图过程加载相关程序包和数据填充色块添加箭头与注释参照线附上所有代码 森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中，以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1或0)为中心，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和置信区间(CI)，用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及置信区间。它非常
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2023-06-21 22:55:03
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特征值选择技术要点 作者：王立敏1.特征值特征值是线性代数中的一个重要概念。在数学，物理学，化学，计算机等领域有着广泛的应用。设A是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量x，使得Ax=mx成立，则称m是A的一个特征值或本征值。非零n维列向量x称为矩阵A的属于特征值m的特征向量或本征向量，简称A的特征向量或A的本征向量。2.使用R语言的Boruta包进行特征选择在
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2023-07-24 11:53:46
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线性模型中的高级特征选择技术——基于R岭回归LASSO弹性网络数据理解和准备一. 数据预处理二.训练集和测试集的划分三.模型构建与评价1.最优子集2.岭回归3.LASSO回归4.弹性网络 岭回归岭回归(英文名：ridge regression, Tikhonov regularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏
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2024-06-07 15:17:18
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# R语言特征工程
特征工程是机器学习中非常重要的一环，它涉及到对原始数据进行预处理和转换，以便于更好地适应机器学习算法的需求。在R语言中，有许多强大的包和函数可以帮助我们进行特征工程。本文将介绍一些常用的特征工程技术，并提供相应的R代码示例，帮助读者更好地理解。
## 数据清洗
数据清洗是特征工程的第一步，它主要涉及到处理缺失值、异常值和重复值。R语言中的`tidyverse`包提供了一套
原创
2023-09-13 05:38:50
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如今，几乎所有领域或业务活动正在通过SMAC进行数据转换。SMAC指的是社交（Socia）、移动（Mobile）、分析（Analytics）和云服务（Cloud）。这个改变的影响已经涉及到包括组织、人员与产品在内的范围。在本文中，我们将通过使用云计算让你提高数据分析能力。我们已经使用R语言和RStudio由浅入深地解释了云计算的相关概念（请参考大数据文章2015年9月21日发布的文章《如何在云计算
# R语言中的特征哈希
在数据科学和机器学习领域，特征工程是一个至关重要的步骤，而特征哈希（Feature Hashing）是一种常用的特征处理技术。它可以帮助我们有效地将高维的类别特征转换为固定维度的数值特征，从而减小计算复杂度，节省内存，提升模型性能。
## 什么是特征哈希？
特征哈希通过一个哈希函数将原始特征映射到固定的特征空间中。这种方式的优点包括：
* **内存节省**：将高维数
原创
2024-08-30 05:29:31
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R语言环境变量的设置环境设置函数为options()，用options()命令可以设置一些环境变量，使用help(options)可以查看详细的参数信息。1. 数字位数的设置，options(digits=n)，n一般默认情况下是7位，但实际上的范围是1~22，可以随意设置位数。#这个命令，可以把R的整数表示能力设为10位。
options(digits=10)2. 扩展包的安装，使用下面的命令，
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2023-07-11 10:49:59
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R语言回归分析回归分析可以说是统计学的核心，它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。 最小二乘法回归是通过预测变量的加权和来预测量化的因变量，其中权重是通过数据估计而得的参数，目标是通过减
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2023-06-21 11:23:40
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