R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python360
2 - 混合线性模型(Mixed models)

2 - 混合线性模型(Mixed models)

这次是介绍混合线性模型的一些基础特性 从线性模型变转变为混合模型,是为解决实际问题 混合模型是在康奈尔大学建立的, 为什么在这里? 首先对线性模型(y = Wb + e )拓展,W → [X Z] modeling y(对
Python170
r语言计算均方误差怎么判断

r语言计算均方误差怎么判断

1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)方差用函数=VARA(A1:Z1)2、MRE(平均相对误差)Excel函数统计STDEV(Sd)计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×
Python160
R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

本文分析利用IBM离职员工数据进行分析。在对离职率的影响因素进行观察的基础至上,建立模型并预测哪些员工更易离职。 一般而言,数据分析分为三个步骤:数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据
Python170
R语言,values那个框框,数据怎么完全显示

R语言,values那个框框,数据怎么完全显示

1加宽LIST的宽度,使其能容下最长的那个2使用list1.ToolTipText属性,当选中某个记录时,为list1.ToolTipText 属性赋值为这个记录的内容,这样鼠标移上去就会有一个说明,当然也可以用一个LABEL来显示.3
Python280
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归

回归分析 | R语言 -- 多元线性回归

多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y​​的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回
Python220
【R语言】绘制误差线图+数据分布+显著性分析

【R语言】绘制误差线图+数据分布+显著性分析

写在前面绘制一个生物学研究中最普遍的图,误差线图+数据分布+显著性分析。 自行编写一个数据集,无实际意义。 最后出图的效果: 我选的都是随机数据,没有差异也算是意料之内把。 参考链接: 1. https:
Python230
R语言中的多元方差分析

R语言中的多元方差分析

R语言中的多元方差分析1、当因变量(结果变量)不止一个时,可用多元方差分析(MANOVA)对它们同时进行分析。library(MASS)attach(UScereal)y &lt- cbind(calories, fat, suga
Python140
误差修正模型该怎么解释

误差修正模型该怎么解释

建立误差修正模型,首先对变量进行协整分析,以发现变量之间的协整关系,即长期均衡关系,并以这种关系构成误差修正项。 然后建立短期模型,将误差修正项看作一个解释变量,连同其它反映短期波动的解释变量一起,建立短期模型,即误差修正模型。对于非稳定
Python150
r语言计算均方误差怎么判断

r语言计算均方误差怎么判断

1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)方差用函数=VARA(A1:Z1)2、MRE(平均相对误差)Excel函数统计STDEV(Sd)计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×
Python300
R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python180
C语言中小数的误差怎么解决

C语言中小数的误差怎么解决

一般是:根据问题领域所容许的的精度,定义一个误差上限(一个极小数)。然后在浮点计算时,计算结果与这个误差上限作比较,而不是与0作比较。例如,牛顿迭代法求值:double f(double x)f(x)double f1(double
Python150
r语言计算均方误差怎么判断

r语言计算均方误差怎么判断

1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)方差用函数=VARA(A1:Z1)2、MRE(平均相对误差)Excel函数统计STDEV(Sd)计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×
Python210
r语言计算均方误差怎么判断

r语言计算均方误差怎么判断

1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)方差用函数=VARA(A1:Z1)2、MRE(平均相对误差)Excel函数统计STDEV(Sd)计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×
Python130
r语言 决策树 rpart怎么画决策树

r语言 决策树 rpart怎么画决策树

如果使用rpart()构造的决策树,可以用plot画决策树 ,用text添加标注参见帮助文档:library(rpart)fit &lt- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data =
Python190
基于R语言的分类、聚类研究

基于R语言的分类、聚类研究

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
Python160