本节书摘来自华章出版社《机器学习与R语言（原书第2版）》一书中的第3章，第3.1节，美] 布雷特·兰茨（Brett Lantz） 著,李洪成 许金炜 李舰 译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。第3章懒惰学习——使用近邻分类一种新型有趣的餐饮体验已经出现在世界各地的城市中，顾客在一个完全黑暗的餐厅里接受服务，而服务员在仅凭触觉和听觉记忆的路上小心地移动。这些餐厅的魅力在于这样的信
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2024-07-03 21:31:04
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R语言执行带类别型预测变量的线性回归示例 前文已经初步介绍了多元线性回归
，在前文示例中，所有的预测变量(自变量)都是连续变量。
有些情况下，预测变量中也会包含类别变量的情形。因此，本篇继续接前文多元线性回归的内容，通过一个简单示例展示带类别预测变量的线性回归在R语言中的计算方法，并解释结果中类别项的含义。示例数据示例数据、R代码等，可见网盘附件(提取码，24cr)：h
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2024-06-06 21:20:32
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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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在机器学习问题中，我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数，然后通过学习得到的参数确定模型的表示，最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作。在模型训练过程中，我们会对训练数据集进行抽象、抽取大量特征，这些特征中有离散型特征也有连续型特征。若此时你使用的模型是简单模型（如LR），那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作，然后再对离散的特征，进行one-hot编码或哑变量编码。这样
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2024-07-31 18:15:52
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1. 变量赋值在R中，可以使用<-或者=来给（本地）变量赋值 在给变量赋值前，不需要声明变量。事实上，R中不存在这种概念变量名： 包含字母、数字、点和下划线，但系统的保留字是不允许的，也不能以数字或一个点后加数字开头 关于命名规则的细节，详情见?make.names可以用<<-来对全局变量赋值另一个变量赋值方法是使用assign函数，不过assign函数不会检查第一个参数是否为一
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2024-05-15 11:05:55
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# R语言设置哑变量
## 导言
在数据分析和机器学习中，哑变量（dummy variable）是一种用于表示分类变量的方法。哑变量是一种二值变量，通常用于将分类变量转换为数值变量，以便在统计分析和机器学习算法中使用。这篇文章将介绍如何在R语言中设置哑变量，并给出一些代码示例。
## 什么是哑变量？
哑变量，也被称为虚拟变量、指示变量或二值变量，是一种用于表示分类变量的方法。分类变量是一种
原创
2023-11-10 07:38:51
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在构建回归模型时，如果自变量X为连续性变量，回归系数β可以解释为：在其他自变量不变的条件下，X每改变一个单位，所引起的因变量Y的平均变化量；如果自变量X为二分类变量，例如是否饮酒（1=是，0=否），则回归系数β可以解释为：其他自变量不变的条件下，X=1（饮酒者）与X=0（不饮酒者）相比，所引起的因变量Y的平均变化量。但是，当自变量X为多分类变量时，例如职业、学历、血型、疾病严重程度等等，此时仅用一
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2023-09-21 21:33:26
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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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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
哑变量的基本介绍及R语言设置1. 哑变量的基本介绍 1.1 什么是哑变量？1.2 什么情况下需要设置哑变量?1.3 如何设置哑变量的参照组？1.4 设置哑变量时的注意事项2. R语言中哑变量的设置2.1 示例数据2.2 哑变量设置的4种方式2.3 线性回归小实例 1. 哑变量的基本介绍【摘自医咖会】在构建回归模型时，如果自变量X为连续性变量，回归系数β可以解释为：在其他自变量不变的条件下，X每改
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2023-08-28 18:26:12
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在统计分析中交互作用是指某因素的作用随其他因素水平变化而变化，两因素共同作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或之积(相乘交互作用)。相互作用的评估是尺度相关的：乘法或加法。乘法尺度上的相互作用意味着两次暴露的综合效应大于（或小于）两次暴露单独效应的乘积。加性尺度上的相互作用意味着两次暴露的综合效应大于（或小于）两次暴露单独效应的总和。 目前在大量文章中只报道了乘法交互效应，而加法交互效应报
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2024-06-04 23:15:25
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# 根据分类变量生成哑变量：R语言教程
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白学习如何使用R语言根据分类变量生成哑变量。在统计分析中，哑变量（Dummy Variable）是一种将分类变量转换为数值变量的方法，以便在模型中使用。本文将通过详细的步骤和代码示例，指导你完成这一任务。
## 步骤概览
以下是生成哑变量的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2024-07-21 09:18:16
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在机器学习的特征处理环节，免不了需要用到类别型特征，这类特征进入模型的方式与一般数值型变量有所不同。通常根据模型的需要，类别型特征需要进行哑变量处理，即按照特征类别进行编码，一般一个类别为k的特征需要编码为一组k-1【避免引起多重共线性】个衍生哑变量，这样就可以表示特征内部所有的类别（将其中基准比较类设为0，当k-1个哑变量都为0时，即为基准类）。这种哑变量的编码过程在R和Python中的有成熟的
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2024-05-10 22:39:24
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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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一 逻辑回归概念在监督学习中存在大量关于“是与否”的二分类问题，以过滤垃圾邮件为例，假设响应变量只有两种可能取值（既0和1），此时该变量称为虚拟变量或是哑变量。线性概率模型一般并不适合作预测。这是因为虽然明知y的取值非0即1，但根据线性概率模型所作的预测值却可能出现y＞1或y＜0的不现实情形，对于二分类问题,机器学习一般不用线性概率模型。为使y的预测值总是介于[0,1]之间，在给定x
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2023-09-13 11:27:48
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# 使用 R 语言将有序分类变量转换为哑变量
在数据分析和机器学习中，分类变量常常需要被转换成哑变量（又称为虚拟变量）以适应大多数模型。特别是有序分类变量，它们的类别有特定的顺序。在本教程中，我们将学习如何在 R 语言中将有序分类变量转换为哑变量。
## 一、流程概述
下面的表格概述了将有序分类变量转换为哑变量的基本步骤。
| 步骤 | 描述
哑变量(Dummy Variable)，又称为虚拟变量、虚设变量或名义变量，从名称上看就知道，它是人为虚设的变量，通常取值为0或1，来反映某个变量的不同属性。今天这个合集向大家来介绍哑变量的相关知识，同时结合SPSS软件的应用，手把手教你设置哑变量以及解读结果，以及如何将连续变量转化为哑变量纳入回归模型。1、什么是哑变量(虚拟变量)，应用中应注意什么问题？虚拟变量(dummy variable)也
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2023-09-04 07:05:12
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## R语言哑变量的实现
### 1. 什么是哑变量？
在统计学中，哑变量（Dummy Variable）又称虚拟变量、指示变量，是一种用于表达分类变量的方法。哑变量通常以0和1来表示不同的类别，使得分类变量能够被数学模型所理解和使用。在R语言中，我们可以使用一些函数和技巧来实现哑变量的转化。
### 2. 哑变量的实现流程
下面是实现哑变量的一般流程，可以用表格展示：
| 步骤 | 描
原创
2023-11-29 15:52:00
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## R语言哑变量实现流程
### 1. 了解什么是哑变量
哑变量（Dummy Variable）又称虚拟变量，是指将一个分类变量转换成一组二元变量的过程。通过哑变量的转换，可以用 0 和 1 来表示分类变量的各个类别。
### 2. 安装并加载相关包
在使用 R 进行哑变量转换之前，需要先安装并加载相关的包。我们可以使用 `install.packages()` 函数安装包，再使用 `lib
原创
2023-08-22 07:22:00
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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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