⑴简单线性回归 首先可以考虑最简单的情况，也即只有一个自变量和一个因变量。...第二幅图是检验残差正态性假设的Q-Q图，根据正态性假设，当预测变量值固定时，因变量围绕拟合值（预测值）呈正态分布，那么残差应该服从均值为0的正态分布（即图中的点尽可能落在虚线上）。...第四幅图用来筛选离群点（包括因变量和自变量），一个点代表一个样品（对象），纵轴为标准化的残差，绝对值越大说明其因变量值与拟合值差别越大，横轴为杠杆值，杠杆值越大说明在自变量中是一个离群点。...⑵多项式回归 虽然各种检验结果均是显著的，但是上面的结果并不是很完美，因为我们从数据点的分布很明显看出weight关于height不完全是线性关系，这时候我们可以添加一个二次项来进行多项式回归： fit2...在构造的多项式里，x与x^2并不一定是独立的，这有可能会产生附加问题，另一种方法是使用poly()函数产生正交多项式，如下所示： library(ggplot2) N=300 x=1:N+rnorm(N
密度图可用于识别预测变量相对于彼此的分布以及响应变量，使用ggplot2绘制关于balance特征密度直方图，如图1。...为了实现良好的建模实践，将创建训练和测试拆分，以避免在执行回归时过度拟合，下面的代码首先划分了数据集合，一半的数据集为训练集合，一般的结合为测试集合，然后构建逻辑回归模型，使用的是glm构建逻辑回归模型...但请注意，逻辑回归模型得到的是z值而不是t值。在没有过多地理解这种差异的理论的情况下，应该理解这个值的这个含义类似于t值的含义。...另外，从结果中可以看到看到Null偏差（Null deviance），AIC和Fisher Scoring迭代次数，而不是剩余标准误差，Multipe R平方，调整R平方和F统计量。...，评估逻辑回归模型的最常见指标是错误率和准确度（这只是错误率的加性倒数），可以直接从confustion矩阵计算这些指标，下面编写了一个函数，用于计算模型的错误率。
问题 你想要运用逻辑回归分析。 方案 逻辑回归典型使用于当存在一个离散的响应变量（比如赢和输）和一个与响应变量（也称为结果变量、因变量）的概率或几率相关联的连续预测变量的情况。...0 #> Volvo 142E 21.4 1 1 连续预测变量，离散响应变量 如果数据集有一个离散变量和一个连续变量，并且连续变量离散变量概率的预测器（就像直线回归中x可以预测y...一样，只不过是两个连续变量，而逻辑回归中被预测的是离散变量），逻辑回归可能适用。...degrees of freedom #> AIC: 29.533 #> #> Number of Fisher Scoring iterations: 6 画图 我们可以使用ggplot2或者基本图形绘制数据和逻辑回归结果...，我们还是可以使用ggplot2或者基本图形绘制逻辑数据和回归结果。
另外，我们对分组变量的10个水平的符号都进行了定义，而不是7个。这种图形设置效果将会一直存在，直到关闭图形设备。你可以按照此方式对其他任意图形参数进行修改。 ?...position = c(xmin, ymin, xmax, ymax)，该页面的x-y坐标系统是矩形，x轴和y轴的维度范围都是从0到1，原点（0, 0）在图形左下角。...2" "Alto 1" "Soprano 2" [8] "Soprano 1" 16.3 ggplot2 包 ggplot2包提供了一个基于全面而连贯的语法的绘图系统。...注意表达式使用的是字母x和y，而不是变量的名称对于method = "gam"，一定要记得加载mgcv包。对于method ="rml"，则需加载MASS包 x、y ：指定摆放在水平轴和竖直轴的变量。...型添加回归线和置信区间带 ? 传动类型定义了行分面，而气缸数则定义了列分面。
年龄:- 个人的年龄，以年为单位sex:- 性别（1=男性；0=女性）cp - 胸痛类型（1=典型心绞痛；2=非典型心绞痛；3=非心绞痛；4=无症状）。...trestbps--静息血压chol - 血清胆固醇，单位：mg/dlfbs - 空腹血糖水平>120 mg/dl（1=真；0=假)restecg - 静息心电图结果（0=正常；1=有ST-T；2=肥大...)thalach - 达到的最大心率exang - 运动诱发的心绞痛（1=是；0=否)oldpeak - 相对于静止状态，运动诱发的ST压低slope - 运动时ST段峰值的斜率（1=上斜；2=平坦；3...R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者R语言逻辑回归...（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险R语言用局部加权回归(Lowess)对logistic逻辑回归诊断和残差分析R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
前面用了2篇推文，帮大家梳理了从线性拟合到非线性拟合的常用方法，包括多项式回归、分段回归、样条回归、限制性立方样条回归，以及它们之间的区别和联系，详情请看： 多项式回归和样条回归1 多项式回归和样条回归...*x2 + 1.4*x3 + -1.6*x4 + rnorm(100,sd = 2.2) plot(x, y) 假设我们有这样一个数据，很明显这不是一个直线的关系，这时候再用直线回归就不适合了。...cox回归的，建议使用rms包中的lrm函数和cph进行拟合。...逻辑回归的立方样条 逻辑回归和cox回归就不展开讲了，用法一模一样。...geom_hline(yintercept = 1, color="grey20",linetype=2)+ # HR=1的横线 theme_bw() 通常在文献中还会看到一些竖线，来表示一些比较重要的分割点
示例二 假设一个医学实验的目的是预测一个人是否会因为一些体质测量和遗传导致近视程度加深。在这种情况下，输入的数据集是这个人的体质特征，而目标变量有两种： 1 表示可能加深近视，而 0 表示不太可能。...接下来，只要将花瓣长度和花瓣宽度的值应用到定义的线性关系中，就可以对花萼长度进行预测了。 ? 逻辑回归 主要思想与线性回归完全相同。不同点是逻辑回归的回归线不再是直的。...我们要建立的数学关系是以下形式的： Y=g(a*X1+b*X2) g() 是一个对数函数。 根据该逻辑函数的性质，Y 是连续的，范围是 [0,1]，可以被解释为一个事件发生的概率。 再举个例子！...使用 R，我们将在测量 V/S 和每英里油耗的基础上预测汽车的变速器是自动（AM = 0）还是手动（AM = 1）的概率。...我们可以观察到，和线性回归一样，对数回归的输出值回归线也在区间 [0,1] 内。 对于任何新汽车的测量 V/S 和每英里油耗，我们可以预测这辆汽车将使用自动变速器。这是不是准确得吓人？
用过 R 语言进行回归分析的小伙伴应该知道，base 包里的 plot()函数可以直接绘制诊断结果，今天小编介绍一个更方便的工具：Lindia包[1]，使用这个包可以获得更详细的回归诊断结果，语法也非常简单...plot() 函数进行回归诊断 par(mfrow = c(2,2)) plot(cars_lm) 【】这四幅图的含义为[2]： (1) Residuals vs Fitted：残差和拟合值。...如果红线能很好地拟合大部分散点且是近乎水平的，则说明自变量和因变量是线性相关的。若呈较明显的曲线，则应考虑可能存在非线性关系。 (2) Normal Q-Q：QQ图，用来检验正态性。...若满足正态假设，那么图上的点应该落在呈45度角的直线上；若不是如此，那么就违反了正态性的假设。 (3) Scale - Location：检验方差齐性。 若满足假设，则散点会均匀地分布在水平线上。...这幅图的含义和引言中提到的杠杆图类似，相比之下含义更清晰一些，红线之上的点即为异常值。 其他函数 lindia 还包含许多实用的函数，可以根据分析需要单独输出某一张诊断图。
散点图绘制回归曲线很常用，那么添加上回归方程，P值，R2或者方差结果表等可以展示更量化的信息。 那加起来复杂吗？还真不一定！...1， 绘制点图，添加回归线 #散点图 p <- ggplot(iris2, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) + geom_point(color = "grey50...<em>1</em>之间<em>的</em>比例 label.y = 0.95) ?...注：此处仅为展示 ，label.y.npc 为另一种调整位置<em>的</em>方式 ，用label.y可完全避免重叠 如担心方差表<em>和</em>公示与图重叠，可以通过<em>ggplot2</em> <em>的</em> ylim<em>和</em>xlim适当调整，然后调整位置即可...以上，使用ylim <em>和</em> label.y后，公示<em>和</em>方差表不重叠，也不遮挡<em>点</em>图！
前面用了2篇推文，帮大家梳理了从线性拟合到非线性拟合的常用方法，包括多项式回归、分段回归、样条回归、限制性立方样条回归，以及它们之间的区别和联系，详情请看： 多项式回归和样条回归1 多项式回归和样条回归...当然也有一些统计方法可以检验，加了2次项、3次项之后是不是有统计学意义，可以用似然比检验，比如anova： # 线性回归和2次项比较 anova(f, f1) ## Analysis of Variance.... codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 结果很明显，加入2次项之后，P值是小于0.05的，说明是有统计学意义的，但是2次项和3...2.2) plot(x, y) 这样的一个数据，很明显也不是线性的，所以此时线性回归肯定不合适。...但是在拟合线的开头和末尾可以发现有点上翘的趋势，这也是多项式拟合的缺点，如果此时在两头多点数据，可能拟合效果就不是很好了。解决方法也很简单，就是我们下次要介绍的样条回归。
这篇笔记整理下逻辑回归(logisitic regression)的相关知识点。 逻辑回归，是用来处理二分类问题的一种数学模型。逻辑回归的输出值为离散值0或者1。...逻辑回归与线性回归的相似之处，是两者都是寻找合适的参数构成的直线（下图中的红线）。不同之处在于，逻辑回归中，该直线作为边界将数据集分为两类，直线上方为1，下方为0（或者相反）。...线性回归中，需要使得数据集尽量靠近该直线。 ? 与线性回归相比，逻辑回归其需要将线性回归产生的概率预测值z转换为0或者1。z (z=theta*x)需要通过Sigmoid函数映射为0和1。...Sigmoid函数的定义如下， ? 可以看出，当z>=0时，g(z)>=0.5, 此时认为y=1, 当z<0时，g(z)<0.5, 此时认为y=0. 逻辑回归的数学模型为， ?...使用梯度下降法，对应的计算过程为， ? 对于更复杂的曲线，可以采用正则化逻辑回归的方案。例如，下图中分类曲线不是一条直线， ? 此时，可以在特征中引入新的特征值，例如x1*x2这些交叉项， ?
从上边两幅图中我们可以看出： 如果不加 和 正则化的时候，对于线性回归这种目标函数凸函数的话，我们最终的结果就是最里边的紫色的小圈圈等高线上的点。...，其中 是目标函数， 是没加 正则化项前的目标函数， 是 正则项，要使得 0 点成为最值可能的点，虽然在 0 点不可导，但是我们只需要让 0 点左右的导数异号，即 即可也就是 的情况下，0...正则化就是 loss function 后边所加正则项为 范数的平方，加上 正则相比于 正则来说，得到的解比较平滑（不是稀疏），但是同样能够保证解中接近于 0（但不是等于 0，所以相对平滑）的维度比较多...我们需要明确 函数到底起了什么作用： 线性回归是在实数域范围内进行预测，而分类范围则需要在 ，逻辑回归减少了预测范围； 线性回归在实数域上敏感度一致，而逻辑回归在 0 附近敏感，在远离 0 点位置不敏感...而逻辑回归通过非线性映射减小了离分类平面较远的点的权重，相对提升了与分类最相关的数据点的权重； 损失函数不同：LR 的损失函数是交叉熵，SVM 的损失函数是 HingeLoss，这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重
ggplot2-annotation|画图点“精”，让图自己“解释” R-ggpmisc|回归曲线添加回归方程，R2，方差表，香不香？ 本文简单的介绍2种散点图添加边际图的方法。...二 ggplot2 + ggExtra绘制边际散点图 使用ggplot2绘制散点图，然后利用ggExtra包的函数添加边际柱形图 2.1 绘制基础散点图 p1 <- ggplot(iris, aes(...Sepal.Length, Sepal.Width)) + geom_point(color = "#00AFBB") p1 ?...2.2 添加一点点细节 1）添加横轴，数轴线； 2）添加R2 和 P值 3）添加回归曲线 p2 <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) +...既然是ggplot2绘制的，那更多细节还不是按照需求直接加就行嘛 ? 。
易错点 当每个单元格有多个值时（比如我们想以月而不是天来查看空气指标值，而每个月有多个数据），我们可能会犯一个错。...、线性模型 1初识ggplot2绘制几何对象 2图层的使用—基础、加标签、注释 3工具箱—误差线、加权数、展示数据分布 4语法基础 5通过图层构建图像 6标度、轴和图例 7定位-分面和坐标系 8主题设置...mvpart 随机森林randomForest 分类Classification 回归Regression 加权基因共表达网络分析WGCNA circlize包绘制circos-plot R语言搭建炫酷的线上博客系统...mvpart 随机森林randomForest 分类Classification 回归Regression 加权基因共表达网络分析WGCNA circlize包绘制circos-plot R语言搭建炫酷的线上博客系统...试试好看的弦状图 获取pheatmap聚类后和标准化后的结果 一个震撼的交互型3D可视化R包 - 可直接转ggplot2图为3D 赠你一只金色的眼 - 富集分析和表达数据可视化 是Excel的图，不！
01 — 笔记 接下来的几个视频将介绍当预测变量y是离散值时候该怎么处理，也就是所谓的分类问题。 而逻辑回归是当前机器学习算法中用的最广的算法之一。...如果有下图中红色叉叉标记的一些样本点，我们用直线（线性）来去拟合这些点，会得到一条直线，在直线上的一个0.5的点为分界点，大于的是恶性的小于的是良性的，这条直线可以照顾到所有的样本点。 ?...如下图，我们做分类的问题是这样的：y取值是有限的几个（两分类就只有0、1），但是如果按照线性回归时候的做法，我们的假设函数h(x)的取值可能大于1、或小于0，而且绝对值可能非常大。 ?...在一个绝对值非常大的数面前，0或者1的区别其实是不大的。好比在100面前，0和1其实区别不大，就是说你给我100块钱还是99块钱其实都差不多。...那这样直观理解一下，用线性回归的思想去解决分类问题不是个好主意。 那怎么办呢？我们可以把h(x)的取值范围也给限定在0和1之间，即： ? 更具体的，我们在接下来的几个笔记中讲解。
例子 需要ggplot2和dplyr才能创建图表。...library(Epi) # 用于带对比的条件逻辑回归library(lme4) # glmerlibrary(ggplot2) # 用于绘图library(dplyr) # 用于数据操作 数据。...V2而不是V1，item29是V30。...sum(coef(res.j[1] 1.625572 多层次逻辑回归或MML 我希望回归系数是问题到达时的难易程度，glmmTMB()不提供对比选项。...使用多层次模型复制Rasch结果 提供个体-问题映射： plot(res.rasch) 要创建此图，我们需要问题难度（回归系数* -1）和个体能力（随机截距）。 ---- 极端的分数是不同的。
❞ 1.拟合曲线的添加 ❝拟合曲线的添加在R中常用的大概有两个函数geom_smooth与ggmpisc::stat_poly_line。两者均可用于在R图形中添加平滑线或拟合线，需要选择正确的模型。...它们有一些相似之处，但也有一些关键的区别。 ❞ stat_poly_line 是一个在 ggplot2 图形中添加多项式回归线的函数。这个函数直接计算多项式回归模型，并将拟合线添加到图形上。...它允许指定多项式的阶数，即回归方程中最高次项的次数。可直接在图形上添加拟合线，而不是基于数据点的平滑。 geom_smooth是一个更通用的函数，用于在 ggplot2 图形中添加平滑曲线或拟合线。...它支持多种平滑方法，包括局部回归（loess）、光滑样条（smooth spline）和线性模型。它可以自动选择平滑参数，还可以显示拟合线周围的置信区间。...回归方程的添加 ❝stat_poly_eq:用于添加多项式回归方程和相关统计量(如 R2、p 值等)的标签。这个函数不仅仅限于线 性回归，还可以用于更高阶的多项式回归。
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。...head(heart) 当我们想查看和检查数据的前六个观察点时，我们使用head函数。...---- 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 01 02 03 04 执行机器学习算法 Logistic回归 首先，我们将数据集分为训练数据（75%）和测试数据（25%...train$pred<-NULL rpart代表递归分区和回归树 当自变量和因变量都是连续的或分类的时候，就会用到rpart。 rpart会自动检测是否要根据因变量进行回归或分类。...本文摘选 《 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 》
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