R语言-预测海藻数量2（获取预测模型，提高模型准确性）

最新推荐文章于 2024-03-07 15:25:44 发布
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本文探讨了如何利用R语言进行回归分析来预测海藻数量，重点关注多元线性回归模型。通过分析，发现系统自动生成的辅助变量可能影响模型准确性。R-squared作为评估标准，越接近1表示模型拟合度越好。为了精简模型，采用向后消元法去除相关性不大的变量，如season和size的辅助变量，通过方差分析逐步优化模型，以提高预测精度。

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获取预测模型
因为海藻数量基本是数值型数据，所以考虑进行回归分析（多元线性回归模型），一个变量和一组解释变量的关系

 clean.algae <- knnImputation(algae,k = 10)
>lm.a1 <- lm(a1 ~ . ,data = clean.algae[,1:12])
#.的意思是求a1和其他所有的数据之间的线性关系；属性1+属性2的方法也行
> summary(lm.a1)
> #使用summary()查看结果

这里写图片描述
查看结果之后发现系统生成了几个辅助变量seasonspring
seasonsummer
seasonwinter
sizemedium
sizesmall等，这里以season举例说明，season一共有春夏秋冬四个取值，在生成辅助变量的时候回生成3（4-1)个辅助变量。

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