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
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
转载
2023-08-29 15:13:03
468阅读
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
转载
2023-06-21 19:24:24
777阅读
在分析数据时我们经常会遇到将变量值转换成其他的值的情况(如：将连续变量转成分类变量)这时就需要我们对原有数据进行重新编码。本文将介绍R软件中常用的三种重编吗方法：1、使用逻辑判断式编码。2、使用cut函数编码。3、使用car程序包的recode函数。(一)使用逻辑判断式(1)现假设我们需要将下面的连续型变量x按照10与20分成三个组，新的分组名称为1、2、3：> x2=1*(x<=10
转载
2024-07-23 13:14:56
395阅读
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
转载
2023-06-21 16:33:59
424阅读
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
转载
2023-08-31 16:28:34
166阅读
在我们日常处理数据过程中，经常需要对分类或者分组数据进行相对应的函数处理，以下是个人觉得比较好用的几个函数。#分组变量的处理方法#tapply()函数#by()#aggregate()#plyr包 #table() 第一步：创建数据，常见数据形式为matrix，data.framesex<-c("female","man","female","man","man","man")diploma
转载
2023-05-22 13:58:10
70阅读
# 使用R语言中的BKMR处理无序分类变量的方案
在现代统计分析中，处理无序分类变量是一个常见却复杂的问题。尤其是在进行贝叶斯核加权回归（BKMR）时，类变量如何有效地纳入模型中，会直接影响结果的有效性。在这篇文章中，我们将讨论如何使用R语言中的BKMR包解决包含无序分类变量的数据集，并用具体案例进行演示。
## 背景介绍
BKMR是一种灵活的非参数方法，适用于研究多种暴露与结果之间的关系。
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
转载
2024-06-04 23:15:25
60阅读
R 数据类型数据类型指的是用于声明不同类型的变量或函数的一个广泛的系统。变量的类型决定了变量存储占用的空间，以及如何解释存储的位模式。R 语言中的最基本数据类型主要有三种：数字逻辑文本数字常量主要有两种：一般型123 -0.125科学计数法1.23e2 -1.25E-1逻辑类型在许多其他编程语言中常称为布尔型(Boolean)，常量值只有 TRUE 和 FALSE。注意：R 语言区分大小写，tru
转载
2023-09-14 10:29:35
143阅读
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
# R语言logistic回归多分类变量处理
## 1. 简介
在机器学习中，逻辑回归是一种常用的分类算法。当目标变量是离散的，并且属于多个类别时，我们需要使用多分类的逻辑回归。本文将介绍如何使用R语言实现多分类变量处理的逻辑回归。
## 2. 流程图
下面是实现多分类变量处理的逻辑回归的流程图：
```mermaid
graph LR
A[数据预处理] --> B[数据探索和可视化]
原创
2023-09-16 18:23:42
775阅读
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
转载
2024-06-06 21:20:32
113阅读
基础知识> R是一种解释型语言，而不是编译语言，也就意味着输入的命令能够直接被执行，而不需要像一些语言要首先构成一个完整的程序形式(如C，Fortan, Pascal)
> 所有的函数后都接有圆括号以区别于对象(object)
> 当R运行时，所有变量，数据，函数及结果都以对象(objects)的形式存在计算机的活动内存中，并冠有相应的名字代号
> 在R中进行的所有操作
转载
2023-06-21 16:43:56
93阅读
# 项目方案：将数值变量改为分类变量
## 1. 项目背景
在数据分析和机器学习中，有些场景需要将数值变量转换为分类变量。这样可以更好地应用一些算法或模型，同时也能更好地理解数据的特征和分布。
## 2. 项目目标
本项目旨在通过R语言将数值变量改为分类变量，以便后续数据分析和建模。
## 3. 项目步骤
### 3.1 数据准备
首先，我们需要准备一个包含数值变量的数据集。这里以一个虚拟的
原创
2024-06-08 05:56:29
564阅读
# 如何在R语言中设定分类变量
## 概述
在R语言中，使用factor函数可以将一个变量转换为分类变量，从而方便进行数据分析和可视化。本文将介绍如何在R语言中设定分类变量的方法。
## 流程
下面是设定分类变量的流程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求帮助设定分类变量
开发者->>小白: 解释整个流程
小白->>开发者:
原创
2024-07-13 05:05:23
80阅读
如何在R语言中提取分类变量
## 1. 概述
在数据分析中，经常需要对数据集中的分类变量进行提取和处理。R语言作为一种强大的数据分析工具，提供了多种方法来实现这一目标。本文将介绍如何使用R语言来提取和处理分类变量。
## 2. 流程概述
以下是提取分类变量的一般流程：
```mermaid
journey
title 提取分类变量的流程
section 数据导入
原创
2024-01-13 04:07:49
279阅读
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
##### 3.3 回归分析 #####rm(list = ls()) # 清空工作空间#### 3.3.1 线性回归 #######1.数据分析目标#分析目标就是通过因变量与自变量之间的多元线性回归模型，估计模型系数，检验系数显著性#以确定自变量是否对因变量有影响，并将自变量新值代入模型预测因变量新值### 2.数据预处理：#数据预处理就是整理数据，使之变成可以直接建模分析的数据格式
转载
2023-06-25 12:51:31
293阅读
一、数据准备数据是21个土壤样本的环境因子，细菌和真菌丰度数据。library(tidyverse)
library(igraph)
library(psych)
### 1.1 观测-变量数据表
data<- read.csv("data.csv",header = TRUE,
row.names = 1,
check
转载
2023-06-21 17:35:00
744阅读
