4、线性回归建模与评估：从数据处理到模型应用

线性回归建模与评估：从数据处理到模型应用

1. 数据加载与准备

在进行线性回归分析之前，首先需要加载和准备数据。数据可以从 GitHub 上获取，链接为：https://github.com/datameister66/MMLR3rd ，使用的文件是 ames.csv。该数据来自爱荷华州埃姆斯市的房屋销售记录，共有 1460 条观测数据，包含 84 个特征，我们的目标是预测房屋的最终销售价格。

具体操作步骤如下：
1. 加载必要的 R 包：

library(magrittr)
options(scipen = 999)
options(digits = 4)
# install.packages("caret")
# install.packages("ggthemes")
# install.packages("janitor")
# install.packages("leaps")
# install.packages("plm")
# install.packages("readr")
# install.packages("sjmisc")
# install.packages("tidyverse")
# install.packages("vtreat")

2. 加载数据并确认数据维度：

ames <- readr::read_csv("~/ames.csv")
dim(ames)

输出结果显示数据有 1460