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统计学习心法：万物皆可回归，有时可以分类

==监督学习== 所谓监督的学习，就是你的数据集中，包括我们需要预测的属性（比如患病与否），包括我们使用建模的属性（比如血压、50万SNP的分型）。...它又可以两种： 分类，所谓分类就是预测的属性（y变量）是属于两个（比如患病与否）或者多个类别（比如好、中、差），这类问题成为分类问题。 回归，y变量是连续的变量，这类问题又称为回归问题。...我们经常使用的PCA分析，聚类分析等等。 应用流程 1....数据接入 数据读取或者导入，需要将数据数字化，将SNP分型变为0-1-2的编码，将性别变为1-2的编码，将固定因子变为哑变量的编码，最后的数据格式都是数字列。 2....数据集分割 我们建模时，需要参考群和验证群，用于评价模型的好坏，可以对数据进行分割。 3.

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R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病

我们在这个问题上使用的算法是： 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...我们可以看到，预测的分数是患心脏病的概率。但我们必须找到一个适当的分界点，从这个分界点可以很容易地区分是否患有心脏病。 为此，我们需要ROC曲线，这是一个显示分类模型在所有分类阈值下的性能的图形。...我们可以得出结论，在Naive Bayes算法的帮助下生成的模型准确率为78.95%，或者我们也可以说Naive Bayes算法的错误分类率为21.05%。...实施决策树 plot(tree) ? 在决策树的帮助下，我们可以说所有变量中最重要的是CP、CA、THAL、Oldpeak。 让我们用测试数据来验证这个模型，并找出模型的准确性。...我们可以说，决策树的准确率为76.32%，或者说它的错误分类率为23.68%。 随机森林 在执行随机森林之前，我们需要删除我们在执行决策树时添加的额外预测列。

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数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

我们在这个问题上使用的算法是： 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...我们可以看到，预测的分数是患心脏病的概率。但我们必须找到一个适当的分界点，从这个分界点可以很容易地区分是否患有心脏病。 为此，我们需要ROC曲线，这是一个显示分类模型在所有分类阈值下的性能的图形。...Matrix(pred,target) 我们可以得出结论，在Naive Bayes算法的帮助下生成的模型准确率为78.95%，或者我们也可以说Naive Bayes算法的错误分类率为21.05%。...实施决策树 plot(tree) 在决策树的帮助下，我们可以说所有变量中最重要的是CP、CA、THAL、Oldpeak。 让我们用测试数据来验证这个模型，并找出模型的准确性。...conMat(pred,targ) 我们可以说，决策树的准确率为76.32%，或者说它的错误分类率为23.68%。 随机森林 在执行随机森林之前，我们需要删除我们在执行决策树时添加的额外预测列。

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我们在这个问题上使用的算法是： 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...我们可以看到，预测的分数是患心脏病的概率。但我们必须找到一个适当的分界点，从这个分界点可以很容易地区分是否患有心脏病。 为此，我们需要ROC曲线，这是一个显示分类模型在所有分类阈值下的性能的图形。...Matrix(pred,target) 我们可以得出结论，在Naive Bayes算法的帮助下生成的模型准确率为78.95%，或者我们也可以说Naive Bayes算法的错误分类率为21.05%。...实施决策树 plot(tree) 在决策树的帮助下，我们可以说所有变量中最重要的是CP、CA、THAL、Oldpeak。 让我们用测试数据来验证这个模型，并找出模型的准确性。...conMat(pred,targ) 我们可以说，决策树的准确率为76.32%，或者说它的错误分类率为23.68%。 随机森林 在执行随机森林之前，我们需要删除我们在执行决策树时添加的额外预测列。

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我们在这个问题上使用的算法是： 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...我们可以看到，预测的分数是患心脏病的概率。但我们必须找到一个适当的分界点，从这个分界点可以很容易地区分是否患有心脏病。 为此，我们需要ROC曲线，这是一个显示分类模型在所有分类阈值下的性能的图形。...Matrix(pred,target) 我们可以得出结论，在Naive Bayes算法的帮助下生成的模型准确率为78.95%，或者我们也可以说Naive Bayes算法的错误分类率为21.05%。...实施决策树 plot(tree) 在决策树的帮助下，我们可以说所有变量中最重要的是CP、CA、THAL、Oldpeak。 让我们用测试数据来验证这个模型，并找出模型的准确性。...conMat(pred,targ) 我们可以说，决策树的准确率为76.32%，或者说它的错误分类率为23.68%。 随机森林 在执行随机森林之前，我们需要删除我们在执行决策树时添加的额外预测列。

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我们在这个问题上使用的算法是： 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...我们可以看到，预测的分数是患心脏病的概率。但我们必须找到一个适当的分界点，从这个分界点可以很容易地区分是否患有心脏病。 为此，我们需要ROC曲线，这是一个显示分类模型在所有分类阈值下的性能的图形。...Matrix(pred,target) 我们可以得出结论，在Naive Bayes算法的帮助下生成的模型准确率为78.95%，或者我们也可以说Naive Bayes算法的错误分类率为21.05%。...实施决策树 plot(tree) 在决策树的帮助下，我们可以说所有变量中最重要的是CP、CA、THAL、Oldpeak。 让我们用测试数据来验证这个模型，并找出模型的准确性。...conMat(pred,targ) 我们可以说，决策树的准确率为76.32%，或者说它的错误分类率为23.68%。 随机森林 在执行随机森林之前，我们需要删除我们在执行决策树时添加的额外预测列。

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我们可以看到，预测的分数是患心脏病的概率。但我们必须找到一个适当的分界点，从这个分界点可以很容易地区分是否患有心脏病。为此，我们需要ROC曲线，这是一个显示分类模型在所有分类阈值下的性能的图形。...Matrix(pred,target)我们可以得出结论，在Naive Bayes算法的帮助下生成的模型准确率为78.95%，或者我们也可以说Naive Bayes算法的错误分类率为21.05%。...实施决策树plot(tree)在决策树的帮助下，我们可以说所有变量中最重要的是CP、CA、THAL、Oldpeak。让我们用测试数据来验证这个模型，并找出模型的准确性。...conMat(pred,targ)我们可以说，决策树的准确率为76.32%，或者说它的错误分类率为23.68%。随机森林在执行随机森林之前，我们需要删除我们在执行决策树时添加的额外预测列。...为了生成模型，我们需要使用随机森林库# Set.seed通过限制permutation来控制随机性。set.seed(100)model_rf<-randomForest(target~.

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【视频】决策树模型原理和R语言预测心脏病实例

决策树模型简介 决策树模型是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。...我们可以看到，预测的分数是患心脏病的概率。但我们必须找到一个适当的分界点，从这个分界点可以很容易地区分是否患有心脏病。 为此，我们需要ROC曲线，这是一个显示分类模型在所有分类阈值下的性能的图形。...Matrix(pred,target) 我们可以得出结论，在Naive Bayes算法的帮助下生成的模型准确率为78.95%，或者我们也可以说Naive Bayes算法的错误分类率为21.05%。...实施决策树 plot(tree) 在决策树的帮助下，我们可以说所有变量中最重要的是CP、CA、THAL、Oldpeak。 让我们用测试数据来验证这个模型，并找出模型的准确性。...conMat(pred,targ) 我们可以说，决策树的准确率为76.32%，或者说它的错误分类率为23.68%。 随机森林 在执行随机森林之前，我们需要删除我们在执行决策树时添加的额外预测列。

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R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据

在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能 数据集是 credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep...让我们将分类变量转换为因子变量， > F=c(1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20) > for(i in F) credit[,i]=as.factor...(credit))[-i_test] 我们可以拟合的第一个模型是对选定协变量的逻辑回归 > LogisticModel <- glm(Creditability ~ Account.Balance + ...credit[i_calibrat 点击标题查阅往期内容 R语言基于树的方法：决策树，随机森林，套袋Bagging，增强树 左右滑动查看更多 01 02 03 04 我们可能在这里过拟合，可以在...现在考虑回归树模型（在所有协变量上） 我们可以使用 > prp(ArbreModel,type=2,extra=1) 模型的ROC曲线为 (pred, "tpr", "fpr") > plot(perf

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R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据

在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能 数据集是 credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep...让我们将分类变量转换为因子变量， > F=c(1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20) > for(i in F) credit[,i]=as.factor...(credit))[-i_test] 我们可以拟合的第一个模型是对选定协变量的逻辑回归 > LogisticModel <- glm(Creditability ~ Account.Balance + ...现在考虑回归树模型（在所有协变量上） 我们可以使用 > prp(ArbreModel,type=2,extra=1) 模型的ROC曲线为 (pred, "tpr", "fpr") > plot(perf...一个自然的想法是使用随机森林优化。

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R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据

在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能数据集是credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep.... $ Duration        : int  18 9 12 12 12 10 8  ... $ Purpose         : int  2 0 9 0 0 0 0 0 3 3 ...让我们将分类变量转换为因子变量...1：2 的训练和测试数据集> i_test=sample(1:nrow(credit),size=333)> i_calibration=(1:nrow(credit))[-i_test]我们可以拟合的第一个模型是对选定协变量的逻辑回归...[i_calibrat----点击标题查阅往期内容R语言基于树的方法：决策树，随机森林，套袋Bagging，增强树左右滑动查看更多01020304我们可能在这里过拟合，可以在ROC曲线上观察到> perf...现在考虑回归树模型（在所有协变量上）我们可以使用> prp(ArbreModel,type=2,extra=1)模型的ROC曲线为(pred, "tpr", "fpr")> plot(perf)> cat

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R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集|附代码数据

我们要排除它们。"信贷期限（月）"、"信贷金额 "和 "年龄"。 为什么？ 我们在这个模型中试图把重点放在作为信用价值指标的数据分类或类别上。这些是分类变量，而不是数字变量。申请人有电话吗？...for(i in S) credit[, i] <- as.factor(credit[, i]) 现在我们有了有用的数据，我们可以开始应用不同的分析方法。...在这里，我们有选择地使用模型中的变量。但现在只是用五个变量来确定信用度的值。...我们的大部分代码与上述逻辑模型中使用的代码相似，但我们需要做一些调整。 请再次注意，我们正在研究我们模型中的所有变量，找到它们对我们感兴趣的变量--信用度的影响。...方法四：随机森林 与其建立一棵决策树，我们可以使用随机森林方法来创建一个决策树 "森林"。在这种方法中，最终结果是类的模式（如果我们正在研究分类模型）或预测的平均值（如果我们正在研究回归）。

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R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集

我们要排除它们。"信贷期限（月）"、"信贷金额 "和 "年龄"。 为什么？ 我们在这个模型中试图把重点放在作为信用价值指标的数据分类或类别上。这些是分类变量，而不是数字变量。申请人有电话吗？...for(i in S) credit\[, i\] <- as.factor(credit\[, i\]) 现在我们有了有用的数据，我们可以开始应用不同的分析方法。...在这里，我们有选择地使用模型中的变量。但现在只是用五个变量来确定信用度的值。...我们的大部分代码与上述逻辑模型中使用的代码相似，但我们需要做一些调整。 请再次注意，我们正在研究我们模型中的所有变量，找到它们对我们感兴趣的变量--信用度的影响。...方法四：随机森林 与其建立一棵决策树，我们可以使用随机森林方法来创建一个决策树 "森林"。在这种方法中，最终结果是类的模式（如果我们正在研究分类模型）或预测的平均值（如果我们正在研究回归）。

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R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集|附代码数据

我们要排除它们。"信贷期限（月）"、"信贷金额 "和 "年龄"。 为什么？ 我们在这个模型中试图把重点放在作为信用价值指标的数据分类或类别上。这些是分类变量，而不是数字变量。申请人有电话吗？...在这里，我们有选择地使用模型中的变量。但现在只是用五个变量来确定信用度的值。...一个好的规则是尽可能保持模型的简单。增加更多的变量会带来很少的改善，所以坚持使用更简单的模型。 方法三：回归树 接下来，让我们试着用回归树的方法来分析数据。...我们的大部分代码与上述逻辑模型中使用的代码相似，但我们需要做一些调整。 请再次注意，我们正在研究我们模型中的所有变量，找到它们对我们感兴趣的变量--信用度的影响。...方法四：随机森林 与其建立一棵决策树，我们可以使用随机森林方法来创建一个决策树 "森林"。在这种方法中，最终结果是类的模式（如果我们正在研究分类模型）或预测的平均值（如果我们正在研究回归）。

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R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集|附代码数据

我们要排除它们。"信贷期限（月）"、"信贷金额 "和 "年龄"。 为什么？ 我们在这个模型中试图把重点放在作为信用价值指标的数据分类或类别上。这些是分类变量，而不是数字变量。申请人有电话吗？...for(i in S) credit[, i] <- as.factor(credit[, i]) 现在我们有了有用的数据，我们可以开始应用不同的分析方法。...在这里，我们有选择地使用模型中的变量。但现在只是用五个变量来确定信用度的值。...我们的大部分代码与上述逻辑模型中使用的代码相似，但我们需要做一些调整。 请再次注意，我们正在研究我们模型中的所有变量，找到它们对我们感兴趣的变量--信用度的影响。...方法四：随机森林 与其建立一棵决策树，我们可以使用随机森林方法来创建一个决策树 "森林"。在这种方法中，最终结果是类的模式（如果我们正在研究分类模型）或预测的平均值（如果我们正在研究回归）。

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用【R语言】揭示大学生恋爱心理：【机器学习】与【深度学习】的案例深度解析

随着机器学习和深度学习技术的发展，我们可以通过分析大量数据来理解和预测大学生的恋爱心理状态。 第一部分：数据收集与预处理 1.1 数据来源 为了进行大学生恋爱心理的研究，我们需要获取相关的数据。...我们将使用文本预处理技术将这些文本数据转换为可用的数值特征。 首先，我们需要将文本数据转换为机器学习模型可以理解的形式。...我们将使用逻辑回归和决策树模型进行分类预测。 3.1 逻辑回归模型 逻辑回归模型是一种常用的分类算法，适用于二分类问题。在本案例中，我们使用逻辑回归模型预测大学生的恋爱状态。...我们将使用caret包来计算这些指标。...如果需要整体表现最佳且可以处理复杂数据关系，选择神经网络模型。 通过上述比较和分析，我们可以根据需求选择最优的模型来进行大学生恋爱心理状态的预测。

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院士团队的WGCNA挖掘文章修改成为癌症转移与否关键模块

下面我们就针对前面的 院士课题组的WGCNA数据挖掘文章能复现吗 进行4步骤复现： 合适的矩阵 前面的 院士课题组的WGCNA数据挖掘文章能复现吗 教程里面，我们拿到了转录组差异分析后的上下调基因列表...需要一个简单的转换，代码如下所示： rm(list = ls()) load( file = '.....数据挖掘文章能复现吗 ，它是先差异分析，然后做wgcna，并不代表我们一定要这样做，如何过滤基因都是可以有自己的考虑，言之有理即可，也可以是简简单单基因sd或者mad的排序后取top 5000或者其它数量级的基因列表做后续的...同时呢，每个样品也有其它属性，比如病人就可以有年龄，体重等等，肿瘤病人还有tnm和stage信息，比如下面的代码，我们选择了肿瘤病人的转移与否这个二分类变量，取跟前面的模块进行关联分析 #1.Modules-traits...一个模块是负相关，而且也知道了模块里面的基因是什么，但是基因那么多我们没办法描述它，通常是需要对各个模块里面的基因进行go或者kegg等数据库注释搞清楚模块的功能。

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R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集|附代码数据

我们在这个模型中试图把重点放在作为信用价值指标的数据分类或类别上。这些是分类变量，而不是数字变量。申请人有电话吗？申请人是否已婚？是否有共同签署人？申请人在同一地址住了多长时间？这类事情。...答案被分组为更广泛的分类。我们需要做的是删除真正的数字数据（时间、金额和年龄），保留分类因素。我们排除选定列。然后我们创建一个简短的函数，将整数转换成因子。...在这里，我们有选择地使用模型中的变量。但现在只是用五个变量来确定信用度的值。...我们的大部分代码与上述逻辑模型中使用的代码相似，但我们需要做一些调整。请再次注意，我们正在研究我们模型中的所有变量，找到它们对我们感兴趣的变量--信用度的影响。...方法四：随机森林与其建立一棵决策树，我们可以使用随机森林方法来创建一个决策树 "森林"。在这种方法中，最终结果是类的模式（如果我们正在研究分类模型）或预测的平均值（如果我们正在研究回归）。

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