R数据分析：用R建立预测模型

预测模型在各个领域都越来越火，今天的分享和之前的临床预测模型背景上有些不同，但方法思路上都是一样的，多了解各个领域的方法应用，视野才不会被局限。

今天试图再用一个实例给到大家一个统一的预测模型的做法框架（R中同样的操作可以有多种多样的实现方法，框架统一尤其重要，不是简单的我做出来就行）。而是要：

eliminate syntactical differences between many of the functions for building and predicting models

数据划分

通常我们的数据是有限的，所以首先第一步就是决定如何使用我们的数据，就这一步来讲都有很多流派。

数据比较少的情况下，一般还是将全部数据都拿来做训练，尽可能使得模型的代表性强一点，但是随之而来的问题就是没有样本外验证。上文写机器学习的时候提到，样本外验证是模型评估的重要一步，所以一般还是会划分数据。个人意见：好多同学就200多个数据，就别去划分数据集了，全用吧，保证下模型效度。

我现在手上有数据如下：

这是一个有4335个观测1579个变量的数据集，我现在要对其切分为训练集和测试集，代码如下：

inTrain <- createDataPartition(mutagen, p = 3/4, list = FALSE)
trainDescr <- descr[inTrain,]
testDescr  <- descr[-inTrain,]

trainC