trainControl中可以设置重采样的参数,指定boot\boot632\cv\repeatdcv\LOOCV\LGOCV\non\oob\adaptive_cv\adaptive_boot\adaptive_LGOCV等。
这个数据集和书中的略有区别,不过应该是包含的关系,这个数据的样本更多,应该不影响的。扩展:split函数完成训练和测试的划分
有监督学习基于一组包含预测变量和输出变量的样本单元。将全部数据分为一个训练数据集和一个验证数据集,其中训练集用于建立预测模型,验证集用于测试模型的准确性。
我们讨论了有关保费率制定的与索赔频率模型有关的观点。由于目标是预测理赔频率(以评估保险费水平),因此一般建议使用旧数据来训练该模型,并使用最新数据对其进行测试。问题在于该模型没有包含任何时间模式。
通常,bagging 与树有关,用于生成森林。但实际上,任何类型的模型都有可能使用bagging 。回顾一下,bagging意味着 "boostrap聚合"。因此,考虑一个模型m:X→Y。让
❝本节来介绍如何使用R语言来进行「逻辑回归与决策树模型分析」,下面小编通过一个案例来进行展示,结果仅供展示用,希望各位观众老爷能够喜欢。。❞
与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。 1、聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats 2、分类 常用的包: rpart,party,randomFo
rpart,party,randomForest,rpartOrdinal,tree,marginTree,
与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。 1、聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats
r与python差异比较大的一个地方就是,python的机器学习算法集中程度比较高,比如sklearn,就集成了很多的算法,而R语言更多时候需要一个包一个包去了解,比较费时费力,对于python转过来的朋友非常不友好,抽空整理了工作中常用的R包如下:
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但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量。随着两个以上的解释变量,它开始变得更加复杂的可视化。
作者:夏尔康 https://ask.hellobi.com/blog/xiaerkang/4424 1.1问题描述和目标 因为钻石的价格定价取决于重量,颜色,刀工等影响,价格该如何制定合理,为公司抢占市场制定价格提供依据。 1.2数据说明 这里我使用的是R语言里面数据集diamonds,如果看这本《ggplot2:数据分析与图形艺术》应该对这个数据都不会太陌生。该数据集收集了约54000颗钻石的价格和质量的信息。每条记录由十个变量构成,其中有三个是名义变量,分别描述钻石的切工,颜色和净度; car
在二元预测中,通常会估计样本出现其中一种结局(如阳性)的概率,需要找到一个常数,即阈值(threshold)或门槛值(cutoff value),若概率值大于阈值,则预测为阳性。通过变动这一阈值,可以改变预测的特异性和灵敏度。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
在周二我给精算师上的5小时机器学习速成课结束时,皮埃尔问了我一个有趣问题,是关于不同技术的计算时间的。我一直在介绍各种算法的思想,却忘了提及计算时间。我想在数据集上尝试几种分类算法来阐述这些技术。
在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量)(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
这个数据集可以追溯到1988年,由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数,0=无病,1=有病
param_set储存了学习器的一些参数范围,定义等内容 涉及的内容为算法的一些参数
这个数据集可以追溯到1988年,由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数,0=无病,1=有病 。
机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为。机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西。 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有时候需要利用更高级的方法,有时候需要更换模型 机器学习算法
本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险数据
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最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险数据
如果能提前准确预测这些信息,可以为医生提供重要见解,从而能够相应并有效地进行患者治疗。以下演示了对流行的心脏疾病数据库进行的探索性数据分析。除此之外,还使用不同方法(如逻辑回归、随机森林和神经网络)进行心脏病预测。
支持向量机(R package e1071。“Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin,LIBSVM:a library for support vector machines,2005.”的实现)。
本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可视化,计量经济学,时间序列分析,金融等。 1初级入门 《R语言实战》,这是高涛、肖楠等翻译的一本书详细全面介绍了入门、图形、统计、回归、方差、功效分析、广义线性模型、主成分、因子分析、缺失值处理等。除此之外,还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢?因为最初作者写了153个问题,阅读一个问题花费1分钟时间,全局下来也就是153分钟了 2高级入门 读了上述书籍之后,你就可以去高级入门阶段了
这个数据集可以追溯到1988年,由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数,0=无病,1=有病。
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念,并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析(查看文末了解数据获取方式)
在这里的erro打分利用的是Brier分数。它是衡量概率校准的一个参数。简单来说,Brier分数可以被认为是对一组概率预测的“校准”的量度,或者称为“ 成本函数 ”,这一组概率对应的情况必须互斥,并且概率之和必须为1。Brier分数对于一组预测值越低,预测校准越好。例如:如果预测为70%(P = 0.70),并且下雨,则Brier评分为(0.70-1)2= 0.09。接下来看下结果的详细信息:
这一节学习使用包party里面的函数ctree()为数据集iris建立一个决策树。属性Sepal.Length(萼片长度)、Sepal.Width(萼片宽度)、Petal.Length(花瓣长度)以及Petal.Width(花瓣宽度)被用来预测鸢尾花的Species(种类)。在这个包里面,函数ctree()建立了一个决策树,predict()预测另外一个数据集。
对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来。当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书。目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有。那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了,因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可视化
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念,并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析
翻译:丁雪 校对:王方思 在拿破仑·希尔(Napolean Hill)所著的《思考致富》(Think and Grow Rich)一书中,他为我们引述了Darby苦挖金矿多年后,就在离矿脉一步之遥的时候与宝藏失之交臂的故事。 思考致富中文版的豆瓣阅读链接: http://read.douban.com/reader/ebook/10954762/ 根据该书内容进行的修改 如今,我虽然不知道这故事是真是假,但是我明确知道在我身边有不少这样的“数据Darby”。这些人了解机器学习的目的和执行,对待任何研究问题只
今天给大家演示下caret做决策树的例子,但其实并不是很好用,还不如之前介绍的直接使用rpart,或者tidymodels,mlr3。
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,也就是一种集成分类方法(Ensemble Method)。
其中,x1,x2,...,xk都是预测变量(影响预测的因素),y是需要预测的目标变量(被预测变量)。
对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来。当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书。目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有。那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了,因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可
本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可视化,计量经济学,时间序列分析,金融等。
首先,本章节使用到的数据集是ISLR包中的Default数据集,数据包含客户信息的模拟数据集。这里的目的是预测哪些客户将拖欠他们的信用卡债务,这个数据集有1w条数据,3个特征:
对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到QQ群、论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来。当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书。目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有。那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了,因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门
广义线性回归是一类常用的统计模型,在各个领域都有着广泛的应用。今天我会以逻辑回归和泊松回归为例,讲解如何在R语言中建立广义线性模型。
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