最近的关键字：分类算法，outlier detection， machine learning简介：此文将 k-means,decision tree,random forest,SVM(support vector mechine),人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN ）这几种常见的算法 apply 在同一个数据集spam，看各种方法
#3.1.1基础描述分析#如何画基本统计图形#柱箱点、折直饼：#柱状图、箱线图、散点图、折线图、直方图、饼图#（1）描述一个变量还是两个变量或多个变量？#（2）描述的变量是什么类型，是定性变量还是定量变量？### 数据准备 #### 清空工作空间rm(list = ls())# 载入相关包及设定路径# install.packages(plyr)library(plyr)# install.pac
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2023-10-07 23:41:05
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因变量与自变量之间的关系包括两种：自变量为数值类型和分类类型请参考R项目客户回复预测与效益最大化 1、分别查看数据的属性为数值型和因子类型的属性which(sapply(cup98, is.numeric))
> idx.num
ODATEDW DOB CLUSTER AGE NUMCHLD INCOME WEALTH1 HIT
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2023-06-25 15:20:48
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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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基础语法变量在R语言中，变量的命名方式是由一定的要求的：变量名是否正确原因.dad12正确可以以 . 开始_dad12错误不可以以 _ 开始ad18正确可以以字母开始5aads错误不可以以数字开始.5aads错误. 开始不可以直接接数字ad18%错误$ 是非法字符总结来说就是，变量可以包含数字，字符，点符号，可以字符或点开头，但是点后不能直接接数字。你可以通过 print(ls()) 来查看你的所
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2023-06-25 08:38:17
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在R语言中，有时为提高运行效率，以向量化操作替代循环操作，原因在于R中的向量化底层为C语言，C语言的执行效率要比R高的多。而提到向量化操作，则离不开apply函数族。今天，来分享常见的apply函数族用法。 文章目录一、常见apply函数族介绍二、实战应用2.0 问题描述2.1 sapply解法2.2 tapply解法三、总结 一、常见apply函数族介绍函数名输入输出基本语法apply一般为矩阵
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2023-06-25 14:41:29
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加载数据
> w<-read.table("test.prn",header = T)
> w
X.. X...1
1 A 2
2 B 3
3 C 5
4 D 5
> library(readxl)
> dat<-read_excel("test.xlsx")
> dat
# A tibble: 4 x
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2024-06-04 11:28:32
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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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R语言的数据分类R语言的数据类型较多，但都是动态声明，即变量不会声明为某种数据类型。变量分配为R对象向量列表矩阵数组数据帧因子
下面是几种最简单对象的类型# Atomic vector of type character.
print("abc");#character
# Atomic vector of type double.
print(12.5)#numeric
# Atomic v
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2023-07-28 13:27:28
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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
一、R语言数据类型(变量)1、标量(Scalar) character,integer,logical,double等2、向量(Vector)3、因子(Factor)4、矩阵(Matrix)5、数组(Array)6、列表(List)7、数据框(Data frame)x "hello world" #变量赋值二、一些基本的常用函数1)连接字符串 paste() 函数a "hello"b "how
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2023-06-25 09:21:51
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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
一、 R语言变量1. 变量规则：字母、数字、点、下划线。点后不能加数字2. 打印变量print()只能打印一个变量cat()可以打印多个变量的组合【cat(“aaa”,var,”bbb”)】 &nbs
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2023-08-31 13:53:37
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# R语言中的分类变量与连续变量的定义
在数据分析和统计建模中，变量的类型至关重要。R语言提供了多种方式来定义和处理不同类型的变量，主要分为分类变量（categorical variables）和连续变量（continuous variables）。接下来，我们将探讨如何在R语言中定义这两种类型的变量，并提供相关的示例代码。
## 1. 什么是分类变量？
分类变量，又称为离散变量，通常用于表
原创
2024-10-27 03:45:16
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R语言中的变量提供了程序可以操作的命名存储，这个变量可以存储原子向量，而原子向量组或许多R对象的组合。所以，有效的变量名称应该是由字母，数字和点或下划线字符组成，并且变量名称以字母开头，或者点后面不带数字，我们来看一些变量命名的示例，如下：变量名合法性原因var_name2.有效由字母，数字，点和下划线组成var_name%无效含有字符“%”因此无效。只允许点(.)和下划线(_)组成。2var_n
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2023-08-31 09:51:44
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1. 文件命名文件的命名(File Names) 文件的命名应该以.R为结尾，并且应该有意义(你要干什么) GOOD: predict_ad_revenue.R BAD: foo.R标志符(Identifiers) 标志符的命名分为变量的命名和函数的命名。 在标志三符中不要使用_和-。标志符的命名应该遵循一贯的原则。原则如下:变量的命名（variable.name）:全部用小写字母，字(wo
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2023-06-25 11:30:57
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目录1.因子2.table() 函数3.tapply() 函数4.forcats 包的因子函数练习1.因子 R 中用因子代表数据中分类变量
,
如性别、省份、职业。有序因子代表有序量度，如打分结果，疾病严重程度等。 &nb
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2023-06-12 18:34:46
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目录随机变量随机变量的数字特征极限定理一、随机变量（一）、什么是随机变量？1.定义随机变量（random variable）表示随机现象各种结果的实值函数。随机变量是定义在样本空间S上，取值在实数域上的函数，由于它的自变量是随机试验的结果，而随机实验结果的出现具有随机性，因此，随机变量的取值具有一定的随机性。2.R程序：生成一个在(0,1,2,3,4,5)的随机变量> S<-1:5
&
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2023-06-25 14:23:47
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作者：宋星云 中国科学院心理研究所硕士，R语言爱好者。已有多年数据分析与R语言的实战经验，毕业后将从事数据分析工作。类别变量(nominal variable)，又称名义变量、称名变量、分类变量，是一种常用的定性变量，用于表示类别。本身没有等级顺序之分，不可比较大小，不可加减乘除。例如性别、民族、肤色、学号等等。在R中，通常使用factor类型的变量存储类别变量，有时即便你直接使用了string类
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2023-07-06 20:52:33
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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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