预测变量之间的交互作用分析（使用R语言）

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于 2023-08-21 00:55:32 发布

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何使用R语言进行预测变量之间的交互作用分析，以电子商务网站用户购买行为为例，通过逻辑回归模型探讨年龄、购买历史和访问时间等因素的交互影响。通过生成虚拟数据集、拟合模型、交叉验证和预测，展示了分析流程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

预测变量之间的交互作用分析（使用R语言）

在统计学和机器学习中，了解预测变量之间的交互作用对于建立准确的预测模型至关重要。交互作用表示当两个或多个预测变量同时存在时，它们之间的关系是否会导致对响应变量的不同影响。本文将介绍如何使用R语言进行预测变量之间的交互作用分析。

为了演示交互作用分析，我们将使用一个虚拟的数据集。假设我们正在研究一个电子商务网站的用户行为，我们想预测用户是否会购买某个产品。我们收集了以下几个预测变量：用户的年龄（age）、购买历史（purchase_history）和访问时间（visit_duration）。我们将使用逻辑回归模型来建立预测模型，并探索这些变量之间的交互作用。

首先，让我们生成一个虚拟的数据集，并加载所需的R包：

# 加载所需的包
library(dplyr)
library(caret)

# 设置随机种子以确保结果的可重现性
set.seed(123)

# 生成虚拟数据集
n <- 1000  # 样本数量

age <- rnorm(n, mean = 35, sd = 10)
purchase_history <- sample(c(0, 1), n, replace = TRUE)
visit_duration <- rnorm(n, mean = 10, sd = 5)

# 创建数据框
da

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