R语言数据过拟合怎么办

Python014

R语言数据过拟合怎么办,第1张

这是代码加速的问题。且默认您的数据读入速度没有问题（数据量级在百万以下）。

如果只是建立模型的那一行代码跑的很慢，如果建立模型的代码本身没有提供并行计算功能，部分模型可以尝试把公式换成则分别传入x=, y= 参数，多数模型无法加速。再除非有其他R包，可以建立同样的模型，并且速度更快。比如随机森林的RandomForest的速度慢，可以换成ranger。因为ranger (Wright 2017)是用C语言优化的，是一个非常有趣的替代方案，尤其是在处理高维数据集时。它通常可以显著减少计算时间，同时提供与随机森林基本相同的结果。

1、利用geom_smooth进行曲线的拟合。

2、利用spline进行插值操作。R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。

formula代表拟合的公式，如Y~X，则对因变量Y和自变量X作线性拟合拟合模型为 y=a+bx ，如Y 0+X或Y X+0则除对因变量Y和自变量X作线性拟合外，还规定改直线必过原点及拟合模型为 y=x 。

lm对象即lm函数返回的值，其属性包括

常用的有 coefficients ， residuals 和 fitted.values ，分别表示拟合的得到的各系数的值、残差和预测值。

可以看出该拟合曲线为y=0.52805925 -0.02797779x

其他值的调用，包括p值，给定x预测的y值，拟合系数R方等需要通过summary函数调用

也可以直接通过 summary(line.model) 打印出大部分与回归直线相关的一些结果