R语言回归分析:线性回归模型的构建与评估
回归分析是统计分析中的一项基础且强大的工具,用于研究自变量(解释变量)与因变量(响应变量)之间的关系。线性回归作为回归分析的一种基本形式,广泛应用于各种领域的数据分析中。本文将详细介绍如何在R语言中构建和评估线性回归模型。 线性回归模型概述 线性回归模型旨在建立因变量Y与一个或多个自变量X之间的线性关系。其一般形...
R语言神经网络与决策树的银行顾客信用评估模型对比可视化研究
在数字化时代,顾客信用评估成为商业决策中的重要一环。无论是金融机构的信贷审批,还是电商平台的用户信用管理,都需要对顾客的信用状况进行准确评估(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 ...
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数据分享|R语言关联规则挖掘apriori算法挖掘评估汽车性能数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32092 我们一般把一件事情发生,对另一件事情也会产生影响的关系叫做关联。而关联分析就是在大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系(形如“由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生”)(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 我们的生活中有许多关联,一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放入其购物篮...
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R语言主题模型LDA文本挖掘评估公司面临的风险领域与可视化
全文链接:http://tecdat.cn/?p=17996 介绍 随着越来越多的数据被数字化,获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域。 为此,我们参考公司提交给证券交易委员会的年度报告,其中提供了公司财务业绩的全面摘要[1],包括...
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R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类:训练与结果评估可视化
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API,因此创建和训练我们的模型只需几行代码。 设置 library(keras) ...
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R语言主题模型LDA评估公司面临的风险领域与可视化
介绍 随着越来越多的数据被数字化,获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域。 为此,我们参考公司提交给证券交易委员会的年度报告,其中提供了公司财务业绩的全面摘要[1],包括公司历史,组织结构,高管薪酬,股权,子公司和经审计的财务报表等信息,以及其他信息。 目的 除了通常的信息(例如股票的波动性,季节性方面)之外,公司还会发...

R语言多分类logistic逻辑回归模型在混合分布模拟单个风险损失值评估的应用
通常,我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。 如果我们查看单个损失的分布,那么在数据集中,我们会看到以下内容: > n=nrow(couts) > plot(sort(couts$cout),(1:n)/(n+1),xlim=c(0,...
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R语言通过伽玛与对数正态分布假设下的广义线性模型对大额索赔进行评估预测
我们已经很自然地认为,不仅可以用一些协变量来解释单个索赔的频率,而且可以用单个成本来解释。 当然,在考虑到一些协变量的情况下,应该考虑使用适当的族对成本的分布进行建模。以下是我们将使用的数据集, 通常用来模拟成本的族是Gamma分布或逆高斯分布或对数正态分布(它不在指数族中,但是可以假设成本的对数可以用高斯分布建模)。在这里仅考虑一个协变量,例如汽...
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R语言ROC曲线下的面积-评估逻辑回归中的歧视
在讨论ROC曲线之前,首先让我们在逻辑回归的背景下考虑校准和区分之间的区别。 良好的校准是不够的 对于模型协变量的给定值,我们可以获得预测的概率。如果观察到的风险与预测的风险(概率)相匹配,则称该模型已被很好地校准。也就是说,如果我们要分配一组值的大量观察结果,这些观察结果的比例应该接近20%。如果观察到的比例是80%,我们可能会同意该模型表现不佳 - 这低...
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预测分析:R语言实现2.4 评估线性回归模型
2.4 评估线性回归模型 再次利用lm()函数,用线性回归模型来拟合数据。我们的两套数据集会用到上述数据框里剩下的所有输入特征。R提供了一种编写公式的简写方式,它可以把某个数据框里的所有列作为特征,除了被选为输出的列之外。这是利用一个句号符来完成的,如下列代码片段所示: 一旦我们准备好了所有的数据,训练一个线性回归模型就是一行代码的事情,但是如果要研究这个模型以便判定其效果,后面就会...
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