在回归分析中,R-squared值应该为多大? 就像经常被问到,在回归分析中,R平方应该为多大才表示回归模型是好的?我经常能够听到这类问题,在没回答这个问题之前,我会解释如 何来解释R平方值,我也会阐述为何这个数值可能是一个误导性的统计量,因为小的R平方值不代表模型就拟合的很差,相反,R平方值很大 也不代表模型就拟合的很好. 很明显,“R平方应该为多少”这个问题的答案取决于以下内容 在这个问题点上,我将帮助大家来更精确的解释这个问题,然而,恕我直言,因为我将告诉大家如果你问了这个问题,就相当于你

一.MSE.RMSE.MAE 思路:测试数据集中的点,距离模型的平均距离越小,该模型越精确 # 注:使用平均距离,而不是所有测试样本的距离和,因为距离和受样本数量的影响 1)公式: MSE:均方误差 RMSE:均方根误差 MAE:平均绝对误差 二.具体实现 1)自己的代码 import numpy as np from sklearn.metrics import r2_score class SimpleLinearRegression: def __init__(self): ""

multiple r squared adjusted r squared http://web.maths.unsw.edu.au/~adelle/Garvan/Assays/GoodnessOfFit.html Goodness-of-Fit Statistics Sum of Squares Due to Error This statistic measures the total deviation of the response values from the fit to the

%foo% is the syntax for a binary operator. In base R: %in%: '"%in%" <- function(x, table) match(x, table, nomatch = 0) > 0' %/% and %% perform integer division and modular division respectively, and are described on the ?Arithmetic help pa

input_file = r"C:\Users\Administrator\Desktop\python-master\csv\supplier_data.csv"#r代表不转义,如果不加r那么""中就要加双反斜杠.output_file = r"C:\Users\Administrator\Desktop\abc.txt" important_dates = ['1/20/14', '1/30/14'] with open(input_file

package main import "fmt" func main() { // \r 回车,从当前行的最前面开始输出,覆盖掉以前的内容 // 输出:曹操刘备关羽 fmt.Println("张飞刘备关羽\r曹操") }

线性函数拟合(y=a+bx) 1.       R运行实例 R语言运行代码如下:绿色为要提供的数据,黄色标识信息为需要保存的. x<-c(0.10,0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15,0.16, 0.17, 0.18, 0.20, 0.21, 0.23) y<-c(42.0,43.5, 45.0, 45.5, 45.0, 47.5,49.0, 53.0, 50.0, 55.0, 55.0, 60.0) data1=data.frame(x=x,y=y)  #数据存入数据框

本文作者:任坤,厦门大学王亚南经济研究院金融硕士生,研究兴趣为计算统计和金融量化交易,pipeR,learnR,rlist等项目的作者. 近年来,非关系型数据逐渐获得了更广泛的关注和使用.下面分别列举了一个典型的关系型数据表和一个典型的非关系型数据集. 关系型数据:一组学生的基本数据,包括姓名(Name).性别(Gender).年龄(Age)以及专业(Major). NAME GENDER AGE MAJOR Ken Male 24 Finance Ashley Female 25 Statis

> qqplot(spear,fastrankweight)> qqplot(spear,fastrankweight,main="title")> qqplot(spear,fastrankweight,main="distribution relation between spearman and fastrank")> cor(spear,fastrankweight,method="pearson")[1] 0.3

摘自  http://f.dataguru.cn/thread-278300-1-1.html library(ggplot2) x=1:10y=rnorm(10)a=data.frame(x= x, y= y) # plot(y~x,data=a) lm_eqn = function(df){m = lm(y ~ x, df);eq <- substitute(italic(y) == a + b %.% italic(x)*","~~italic(r)^2~"=&q

什么是DataFrame 引用 r-tutor上的定义: DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量. 没错,DataFrame就是类似于Excel表格和MySQL数据库一样是一个结构化的数据体.而这种结构化的数据体是当代数据流编程中的中流砥柱,几乎所有先进算法的载体都是DataFrame,比如现在我们耳熟能详的逻辑回归算法.贝叶斯算法.支持向量机算法.XGBoost算法等等都建立在这个数据流编程的基础之上,我们可以在R.Python.Scala

plyr 这个包,提供了一组规范的数据结构转换形式. Input/Output list data frame array list llply() ldply() laply() data frame dlply() ddply() daply() array alply() adply() aaply() 一个简单的例子 普通做法 iris.set <- iris[iris$Species == "setosa", -5] iris.versi <- iris[iris

Functionals “To become significantly more reliable, code must become more transparent. In particular, nested conditions and loops must be viewed with great suspicion. Complicated control flows confuse programmers. Messy code often hides bugs.” — Bjar

转发请声明出处:http://www.cnblogs.com/lizichao/p/4794733.html 构造子集 R构造子集的操作功能强大而且速度快.精通构造子集者可以用简洁的方式表达复杂的操作,很少有其他语言能做到这一点.构造子集学习起来比较困难,因为需要掌握一系列相互关联的概念: 3种构造子集操作符. 6类子集. 不同对象(比如向量.列表.因子.矩阵.数据框)行为上的重要不同. 联合使用构造子集与赋值. 本章将帮助掌握构造子集,让我们从最简单的构造子集开始:用[构造原子向量的子集.然后

衡量线性回归法的指标:MSE, RMSE和MAE 举个栗子: 对于简单线性回归,目标是找到a,b 使得尽可能小 其实相当于是对训练数据集而言的,即 当我们找到a,b后,对于测试数据集而言 ,理所当然,其衡量标准可以是 但问题是,这个衡量标准和m相关. (当10000个样本误差累积是100,而1000个样本误差累积却达到了80,虽然80<100,但我们却不能说第二个模型优于第一个) 改进==> 对式子除以m,使得其与测试样本m无关  ->  但又有一个问题,之前算这个公式时为了保证其每项为

R语言知识:https://www.w3cschool.cn/r/r_lists.html 1. 安装库rpy2 1. 下载与本地对应python版本模块,pip install rpy2是安装不上的 下载地址是:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#rpy2 这是python下包的专用地址 需要下载版本和平台都相对应的whl包,我下的是rpy2-2.9.4-cp36-cp36m-win32.whl pip install rpy2-2.9.4-c

R 语言实战(第二版) part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法 #最常用:OLS--普通最小二乘回归法,包括简单线性回归.多项式回归.多元线性回归 #过程:拟合OLS回归模型-->评价拟合优度-->假设检验-->选择模型 #OLS回归 #目标:减少因变量的真实值和预测值的差值来获得模型参数(截距和斜率),即使得残差平方和最小 #数据需满足:正态性.独立性.线性

R数据科学(R for Data Science) Part 3:编程 转换--可视化--模型 --------------第13章 使用magrittr进行管道操作-------------------- library(tidyverse) #管道不能支持以下函数: #①使用当前环境的函数:如assign/get/load assign("x",10) x "x" %>% assign(100) # 这里的赋值是由%>% 建立的临时环境进行的 env

表达矩阵 要做两两样本的相关性散点图,并计算标明相关系数. 编写函数要点: 直接在aes中传参是不行的 线性回归表达式 函数 方法1:用!!ensym myplot <- function(indata, inx, iny){ nms <- names(indata) x <- nms[inx] y <- nms[iny] regression <- paste0(x, " ~ ", y) dat.lm <- lm(as.formula(regres

注:本章不涉及spark和scala原理的探讨,详情见其他随笔 一.分布式估算圆周率 计算原理:假设正方形的面积S等于x²,而正方形的内切圆的面积C等于Pi×(x/2)²,因此圆面积与正方形面积之比C/S就为Pi/4,于是就有Pi=4×C/S.可以利用计算机随机产生大量位于正方形内部的点,通过点的数量去近似表示面积.假设位于正方形中点的数量为Ps,落在圆内的点的数量为Pc,则随机点的数量趋近于无穷时,4×Pc/Ps将逼近于Pi. idea实现代码: package com.hadoop impo

使用基于Apache Spark的随机森林方法预测贷款风险   原文:Predicting Loan Credit Risk using Apache Spark Machine Learning Random Forests 作者:Carol McDonald,MapR解决方案架构师 翻译:KK4SBB 责编:周建丁(zhoujd@csdn.NET) 在本文中,我将向大家介绍如何使用Apache Spark的Spark.ml库中的随机森林算法来对银行信用贷款的风险做分类预测.Spark的spa