转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是…

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业…

只有两个变量,做相关性分析,先来个一元线性回归吧 因为未处理的x,y相关性不显著,于是用了ln(1+x)函数做了个处理(发现大家喜欢用ln,log,lg,指数函数做处理),处理完以后貌似就显著了..虽然R方也比较小 model <- lm(y1~1+x1) summary(model) plot(x1,y1,main=" ",xlab="ln(H+1)",ylab="ln(G+1)",cex.main=1) abline(model,col…

原文:http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8248249 监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归.回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析.如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析.对于二维空间线性是一条直线:对于三维空间线性是一…

时间序列: (或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列.时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测.(百度百科) 主要考虑的因素: 1.长期趋势(Long-term trend) : 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势. 时间序列趋势一般为线性的(linear),二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function). 2.季节性变动(Seasonal variation) 按时间变动,呈现重复性行为的序列…

R语言利用ROCR评测模型的预测能力 说明 受试者工作特征曲线(ROC),这是一种常用的二元分类系统性能展示图形,在曲线上分别标注了不同切点的真正率与假正率.我们通常会基于ROC曲线计算处于曲线下方的面积AUC(area under curve),并以此峰面积来衡量相应分类模型的性能. 操作 继续使用telecom churn数据集作为样例数据集 library(caret) data(churn) str(churnTrain) churnTrain = churnTrain[,!names(…

目录 1.调整模型参数来提高性能 1.1 创建简单的调整模型 2.2 定制调整参数 2.使用元学习来提高性能 2.1 集成学习(元学习)概述 2.2 bagging 2.3 boosting 2.4 随机森林 1)训练随机森林 2)评估随机森林性能 1.调整模型参数来提高性能 参数调整:调节模型合适的选项的过程,如股票C5.0决策树模型中的trials参数,神经网络中的调节节点.隐层数目,SVM中的核函数等等. caret包自动调整参数:train函数,为分类和回归的150种不同机器学习模型自动…

目录 1.评估分类方法的性能 1.1 混淆矩阵 1.2 其他评价指标 1)Kappa统计量 2)灵敏度与特异性 3)精确度与回溯精确度 4)F度量 1.3 性能权衡可视化(ROC曲线) 2.评估未来的性能 2.1 保持法 2.2 交叉验证 2.3 自助法抽样 1.评估分类方法的性能 拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的. 3种数据类型评价分类器:真实的分类值:预测的分类值:预测的估计概率.之前的分类算法案例只用了前2种. 对于单一预测类别,可将predict函数设定为…

一个简单的例子!环境:CentOS6.5Hadoop集群.Hive.R.RHive,具体安装及调试方法见博客内文档. 线性回归主要用来做预测模型. 1.准备数据集: X Y 0.10 42.0 0.11 43.5 0.12 45.0 0.13 45.5 0.14 45.0 0.15 47.5 0.16 49.0 0.17 53.0 0.18 50.0 0.20 55.0 0.21 55.0 0.23 60.0 > s=read.table("test-1.txt", header…

library(MASS) library(ISLR) lm.fit <- lm(medv~lstat,data=Boston) attach(Boston) lm.fit = lm(medv~lstat) summary(lm.fit) coef(lm.fit) confint(lm.fit) predict(lm.fit,data.frame(lstat=(c(5,10,15))),interval = "confidence") plot(lstat,medv) ablin…