wildwind0907的博客

逻辑回归模型（Logistic Regression Model）建模逻辑回归模型是一种 基于线性回归模型 的分类模型，将回归（regression）模型数值化（numeric）的优势用在了分类（classification）上。借助glmnet包，以iris的前100位的两种花 setosa 和 versicolor 为例library(glmnet)## 数据处理data <...

R语言KNN算法代码示例# 数据处理rm(list=ls())require(kernlab)data(spam)data <- spamn <- nrow(spam)id <- sample(1:n, floor(n*0.5))train <- data[id,]test <- data[-id,]require(kknn)# 由于data...

R语言逻辑回归代码示例rm(list=ls())require(kernlab)data(spam)data <- spamn <- nrow(spam)id <- sample(1:n, floor(n*0.5))train <- data[id,]test <- data[-id,]mdl <- glm(formula = type~.,...

## 最优子集选择best_subset_selection <- function(X, Y, Nfolds){# 生成所有可能的组合 m <- ncol(X) idx <- 1:(2^m-1) t <- vector() mat <- sapply(idx, function(id){ t <- rbind(t, as.inte...

R语言 多项式回归示例rm(list=ls())data <- swissdata[,1:5] <- scale(data[,1:5])data1 <- datafor (i in 1:3) { mdl <- lm(Examination ~ poly(Education, degree=i), data = data) data1[,6+i] <...

R语言 正则化示例stepAICrm(list=ls())data <- swissdata[,1:5] <- scale(data[,1:5])mdl <- lm(Infant.Mortality~., data = data) # 原本一共6个变量require(MASS)mdl_AIC <- stepAIC(mdl, direction = '...

R语言决策树示例建模造树rm(list=ls())data(spam)data <- spamid <- sample(1:4601,2000)train <- data[id,]test <- data[-id,]library(tree)library(rpart)mdl=tree(type~., data=train, spli...

朴素贝叶斯分类器示例rm(list=ls())data(spam)data <- spamid <- sample(1:4601,2000)train <- data[id,]test <- data[-id,]library(e1071)nb=naiveBayes(type~., data=train)pred <- predict(nb