r语言中既有分类变量也有连续变量可以建什么模型来预测因变量（具体数据）？

Python010

r语言中既有分类变量也有连续变量可以建什么模型来预测因变量（具体数据）？,第1张

一般线性回归和logsitic回归都是可以的。这关键得看你的因变量，如果因变量是连续型变量，你就用一般线性回归建模，分类的自变量也是可以通过哑变量处理的；如果因变量是分类变量那就用logistic回归建模。

1.所有在对iris数据集分（聚）类研究中，setosa均可以完全正确分（聚）类，而另外两类则会出现不同程度的误差，这也是导致整个研究模型出现误差的原因；

2.在使用的三种分类研究方法中，决策树模型的效果最优，因此可以使用该方法进行鸢尾花数据集的分类预测研究。

1.在对鸢尾花数据集进行聚类时，K-means、K-medoids两种聚类方法的正确率相同，可见在数据集离群点和噪音不大的情况下，二者聚类效果基本相同，但当出现离群点和噪音时，应该考虑K-medoids聚类方法；

2.鸢尾花数据集进行聚类分析时，划分聚类效果优于层次聚类；

3.对于量纲不一致的数据，应进行标准化，但对于量纲一致的数据，标准化之后结果并不一定优于未标准化的数据得到的结果。