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R语言SVR支持向量机多元回归、网格搜索超参数优化预测猪粮比价格变动率数据

我们需要拟合支持向量机回归模型：进行网格搜索超参数优化并使用训练好的模型进行预测推理、使用plot函数可视化线图对比预测值和实际值曲线。...找到最佳参数 which.min(predictionmse) ## [1] 10 用最优参数预测 ,epsilon=1,cost=0.1) points(Hd$"玉米价格变动率.时差已调整....", predictednew, col = "red", pch=4) 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab...中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge...岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

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R语言分位数回归预测筛选有上升潜力的股票|附代码数据

使用下图最好地理解分位数回归的用法： 绘制的是股票收益。蓝线是OLS拟合值，红线是分位数（80％和20％）拟合值。...(rat)]~dat$ret[1:ins,l]  plot(dat$ret[1:n,which.min(rat)]~dat$ret[1:n,l],title(nam) 我们使用样本的前半部分来选择我们要使用的股票...R语言用综合信息准则比较随机波动率（SV）模型对股票价格时间序列建模 R语言回测交易：根据历史信号/交易创建股票收益曲线 Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化...R语言中的copula GARCH模型拟合时间序列并模拟分析R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测 R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计 Python使用GARCH，EGARCH...R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险 R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析 GARCH（1,1），

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随机森林(R语言)

本文简要展示R语言实现随机森林的示例代码，并通过F值判断模型效果。 随机森林 随机森林是一种常用的集成学习算法，基分类器为决策树。每棵树随机选择观测与变量进行分类器构建，最终结果通过投票得到。...一般每棵树选择logN个特征（N为特征数），如果每棵树都选择全部特征，则此时的随机森林可以看成是bagging算法。...R语言中，可通过randomForest包中的randomForest()函数完成随机森林算法。 R语言实现 导入包与数据，并根据3:7将数据分为测试集和训练集。 ?...randomForest()函数中的两个重要参数为ntree和mtry，其中ntree为包含的基分类器个数，默认为500；mtry为每个决策树包含的变量个数，默认为logN，数据量不大时可以循环选择最优参数值...V61~., data=train, mtry=i) err<- append( err, mean( mtry_test$err.rate ) ) } print(err) mtry<-which.min

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最优子集回归算法详解

如m个自变量会拟合2m-1个子集回归方程,然后用回归方程的统计量作准则(如交叉验证误差、Cp、BIC、调整R2等指标)从中挑选。 采用的R包是leaps，函数是regsubsets()。...sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行最优子集回归 best.summary <- summary(sub.fit) 按照模型评价标准找到评价指标 which.min...(best.summary$cp)#马洛斯Cp值 which.max(best.summary$adjr2) #调整R2 which.min(best.summary$bic) #贝叶斯信息准则 执行最优子集回归后返回的是自变量组合的子集回归方程...，以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。...可做图观察，图横坐标为自变量，纵坐标是调整R2，且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的，同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数，结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量

3.9K51

R语言 常见函数知识点梳理与解析 | 精选分析

目 录 1、str() 显示数据集和变量类型，并简要展示数据集情况 2、subset() 取子集 3、which.min(), which.max()和which() 4、pmin( )/ pmax(...22、输入输出 23、工作环境 24、简单统计量 25、时间序列 【往期回顾】 R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言|第2讲：生成数据 R语言常用的数据输入与输出方法 | 第三讲 R语言数据管理与...#……省略部分内容 3、which.min(), which.max()和which() which(), which.max(), which.min()返回的是位置（索引） which(x, arr.ind...(x > 0) #显示x>0的所有数值 [1] 2 4 5 7 8 9 > which.min(x) #显示min(x)的所有数值的位置 [1] 3 > which.max(x) #显示max(x)的所有数值的位置...window：时间窗 说明：本文中前半部分内容为作者自行整理，后半部分内容引自网络，稍作整理（蓝色标记部分是笔者认为比较常见和使用的函数）。

2.3K21

R语言实现LASSO回归

Lasso是一种收缩估计方法，其基本思想是在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下，使残差平方和最小化，从而能够产生某些严格等于0的回归系数，进一步得到可以解释的模型。...R语言中有多个包可以实现Lasso回归，这里使用lars包实现。...Df、RSS和Cp，其中Cp是MallowsCp统计量，通常选取Cp最小的那个模型 图3显示了lasso回归中所有的cp值，选择最小的，即上图标红的部分，对应的df=3,最前面一列对应迭代次数（即步数...（2）直接选取最小的cp值 lar1$Cp[which.min(lar$Cp)] #选择最小Cp，结果如下： 与图3中标红的部分结果一样，但是要注意，2表示的是step大小。...上面的代码就是求取cp值最小时对应的模型的截距值，结果如下： 总结： 通过上面的4步可以利用R语言实现Lasso回归，并可以获取模型相应的系数和截距值。

1.9K10

R语言 向量与矩阵

——荀子 这篇文章讲述的是R语言中关于向量与矩阵的相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助！...如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~ 一、创建向量和矩阵 1、创建向量：c()，查看长度length()，查看类型mode() 1、创建向量 # 创建向量 x1 <- c(2,4,6,8,0...<- c(1:100) # 查看向量x1的内容 > x1 [1] 2 4 6 8 0 # 查看向量x1中的第三个数 > x1[3] [1] 6 2、查看向量的长度和类型 # 查看字符串向量...) # 向量中最大值的下标 > which.max(a) [1] 11 # 向量中最小值的下标 > which.min(a) [1] 6 # 最小下标的值 > a[which.min(a)] [1...] 1 # 向量中值为2的下标 > which(a==2) [1] 1 4 9 # 向量中为2的元素 > a[which(a==2)] [1] 2 2 2 # 向量中值大于5的下标 > which

1.4K20

分类-回归树模型（CART）在R语言中的实现

它和一般回归分析类似，是用来对变量进行解释和预测的工具，也是数据挖掘中的一种常用算法。如果因变量是连续数据，相对应的分析称为回归树，如果因变量是分类数据，则相应的分析称为分类树。...决策树是一种倒立的树结构，它由内部节点、叶子节点和边组成。其中最上面的一个节点叫根节点。 构造一棵决策树需要一个训练集，一些例子组成，每个例子用一些属性（或特征）和一个类别标记来描述。...4)决策树可以清晰的显示哪些变量较重要。 下面以一个例子来讲解如何在R语言中建立树模型。为了预测身体的肥胖程度，可以从身体的其它指标得到线索，例如：腰围、臀围、肘宽、膝宽、年龄。...#用prune命令对树模型进行修剪(本例的树模型不复杂，并不需要修剪) pfit=prune(fit,cp= fit$cptable[which.min(fit$cptable[,"xerror"])...,"CP"]) #模型初步解释：腰围和臀围较大的人，肥胖程度较高，而其中腰围是最主要的因素。

2.7K60

分类-回归树模型（CART）在R语言中的实现

它和一般回归分析类似，是用来对变量进行解释和预测的工具，也是数据挖掘中的一种常用算法。如果因变量是连续数据，相对应的分析称为回归树，如果因变量是分类数据，则相应的分析称为分类树。...决策树是一种倒立的树结构，它由内部节点、叶子节点和边组成。其中最上面的一个节点叫根节点。 构造一棵决策树需要一个训练集，一些例子组成，每个例子用一些属性（或特征）和一个类别标记来描述。...4)决策树可以清晰的显示哪些变量较重要。 下面以一个例子来讲解如何在R语言中建立树模型。为了预测身体的肥胖程度，可以从身体的其它指标得到线索，例如：腰围、臀围、肘宽、膝宽、年龄。...#用prune命令对树模型进行修剪(本例的树模型不复杂，并不需要修剪) pfit=prune(fit,cp= fit$cptable[which.min(fit$cptable[,"xerror"])...,"CP"]) #模型初步解释：腰围和臀围较大的人，肥胖程度较高，而其中腰围是最主要的因素。

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R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(3)——变量的选择

R语言中用于实现逐步回归的函数是step()，函数的基本书写格式为: step(object, scope, scale= 0,direction=c("both", "backward", "forward...之前已经介绍了基于最小化残差平方和的参数估计法，即最小二乘法，岭回归则是对每个参数添加一个惩罚项，基于最小化残差平方和与系数的惩罚项总和，一般来说，系数的惩罚项总和是系数平方和的倍数，具体如下: ? 　　...，不同之处在于lasso选择的惩罚方式是:用绝对值的平方和取代系数平方和，其RSS的表达式为: ? 　　...lasso的目的就是寻找使RSS最小时的参数估计，在R语言中，包lars中的函数lasr()可以满足要求，其函数的基本书写格式为: lars(x, y，type = c("lasso", "lar",...= 0] best <- cva$index[which.min(cva$cv)] coef <- coef.lars(lar.1, mode = "fraction", s = best) #使得CV

8.2K51

R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据

上图表示规则前项和规则后项的联系，图中的点越大表示规则的支持度越高，可以看到规则中社区论坛进入购买页面和选择网购原因是评论真实之间有较高的支持度。...=xerror±xstd printcp(CARTmodel)> CARTmodel$cptable[which.min(CARTmodel$cptable[,"xerror"]),"CP"][1] 0.04938272...PYTHON在线零售数据关联规则挖掘APRIORI算法数据可视化R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化R语言关联挖掘实例（购物篮分析）python关联规则学习：FP-Growth...Python中的Apriori关联算法-市场购物篮分析R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律在R语言中轻松创建关联网络python主题建模可视化LDA和T-SNE交互式可视化R语言时间序列数据指数平滑法分析交互式动态可视化用...R语言制作交互式图表和地图如何用r语言制作交互可视化报告图表

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R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据

上图表示规则前项和规则后项的联系，图中的点越大表示规则的支持度越高，可以看到规则中社区论坛进入购买页面和选择网购原因是评论真实之间有较高的支持度。...=xerror±xstd printcp(CARTmodel)> CARTmodel$cptable[which.min(CARTmodel$cptable[,"xerror"]),"CP"][1] 0.04938272...PYTHON在线零售数据关联规则挖掘APRIORI算法数据可视化R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化R语言关联挖掘实例（购物篮分析）python关联规则学习：FP-Growth...Python中的Apriori关联算法-市场购物篮分析R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律在R语言中轻松创建关联网络python主题建模可视化LDA和T-SNE交互式可视化R语言时间序列数据指数平滑法分析交互式动态可视化用...R语言制作交互式图表和地图如何用r语言制作交互可视化报告图表

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特征工程(一):前向逐步回归(R语言)

本文介绍的前向逐步回归法是针对最小二乘法的修改。相对于要将所有组合情况遍历一遍，前向逐步回归可以大大节省计算量，选择最优的特征集合，从而解决过拟合问题。”...前向逐步回归 前向逐步回归的过程是：遍历属性的一列子集，选择使模型效果最好的那一列属性。接着寻找与其组合效果最好的第二列属性，而不是遍历所有的两列子集。...最终得到输出特征集合的关联索引和属性名称。...分别画出RMSE与属性个数之间的关系，前向逐步预测算法对数据预测对错误直方图，和真实标签与预测标签散点图。...(oosError)]] finaltest<-testlist[,attributeList[1:which.min(oosError)]] lm.finalmol<-lm(trainlabel~.

1.3K110

R语言气象模型集成预报：神经网络、回归、svm、决策树用环流因子预测降雨降水数据|附代码数据

.73 ## ## Root node error: 328275991/372 = 882462 draw.tree(CARTmodel) 根据cp值对决策树进行剪枝   cable[which.min...只是确定权值的方式是不断地进行学习训练，权值存在于复杂的人工神经网络结构中，并不是线性和容易理解的。最后，把该子预报方法的预报结果作为集成预报方法的预报结果。...R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计 Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列 R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格...R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析 R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测 R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险 R语言中的时间序列分析模型：...R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险 R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计 R语言用Garch

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R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据

上图表示规则前项和规则后项的联系，图中的点越大表示规则的支持度越高，可以看到规则中社区论坛进入购买页面和选择网购原因是评论真实之间有较高的支持度。...，平均相对误差=xerror±xstd  printcp(CARTmodel) > CARTmodel$cptable[which.min(CARTmodel$cptable[,"xerror"])...PYTHON在线零售数据关联规则挖掘APRIORI算法数据可视化 R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化 R语言关联挖掘实例（购物篮分析） python关联规则学习：...中的Apriori算法进行关联规则挖掘 Python中的Apriori关联算法-市场购物篮分析 R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律 在R语言中轻松创建关联网络 python主题建模可视化...LDA和T-SNE交互式可视化 R语言时间序列数据指数平滑法分析交互式动态可视化 用R语言制作交互式图表和地图 如何用r语言制作交互可视化报告图表

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