【原创】R语言版数据挖掘常用模型构建示例附代码数据
【原创】R语言数据挖掘统计预测模型课件教案讲义(附代码数据)
Class 8
Jeff Webb
Jeff Webb
IS 6489: Statistics and Predictive Analytics
1 / report expectations Homework discussion Class 8 topics:
Jeff Webb
IS 6489: Statistics and Predictive Analytics
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Logistic regression: the model
The logistic regression model can be written in terms of log odds: log Pr(yi = 1|xi ) Pr(yi = 0|xi ) = Xi β
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Final Report Expectations
Jeff Webb
IS 6489: Statistics and Predictive Analytics
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Final report
PDF of the project assignment is available at Canvas Length: 5 pages of text plus additional pages, if necessary, for relevant plots and tables. Expectation: a client-ready report using best practices of technical writing and statistical communication, using graphs when possible, labeling and explaining them, and interpreting statistical results using language and quantities that non-statisticians can understand. Elements:
【原创】R语言文本挖掘tf-idf,主题建模,情感分析,n-gram建模研究分析案例报告(附代码数据)
务（附代码数据）,咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR语言挖掘公告板数据文本挖掘研究分析## Registered S3 methods overwritten by 'ggplot2':## method from## [.quosures rlang## c.quosures rlang## print.quosures rlang我们对1993年发送到20个Usenet公告板的20,000条消息进行从头到尾的分析。
此数据集中的Usenet公告板包括新闻组用于政治，宗教，汽车，体育和密码学等主题，并提供由许多用户编写的丰富文本。
该数据集可在/~jason/20Newsgroups/（该20news-bydate.tar.gz文件）上公开获取，并已成为文本分析和机器学习练习的热门。
1预处理我们首先阅读20news-bydate文件夹中的所有消息，这些消息组织在子文件夹中，每个消息都有一个文件。
我们可以看到在这样的文件用的组合read_lines()，map()和unnest()。
请注意，此步骤可能需要几分钟才能读取所有文档。
library(dplyr)library(tidyr)library(purrr)务（附代码数据）,咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/databloglibrary(readr)training_folder <- "data/20news-bydate/20news-bydate-train/"# Define a function to read all files from a folder into a data frameread_folder <-function(infolder) {tibble(file =dir(infolder, s =TRUE)) %>%mutate(text =map(file, read_lines)) %>%transmute(id =basename(file), text) %>%unnest(text)}# Use unnest() and map() to apply read_folder to each subfolderraw_text <-tibble(folder =dir(training_folder, s =TRUE)) %>%unnest(map(folder, read_folder)) %>%transmute(newsgroup =basename(folder), id, text)raw_text## # A tibble: 511,655 x 3## newsgroup id text## <chr> <chr> <chr>## 1 alt.atheism 49960 From: mathew <mathew@>## 2 alt.atheism 49960 Subject: Alt.Atheism FAQ: Atheist Resources## 3 alt.atheism 49960 Summary: Books, addresses, music -- anything related to atheism## 4 alt.atheism 49960 Keywords: FAQ, atheism, books, music, fiction, addresses, contacts## 5 alt.atheism 49960 Expires: Thu, 29 Apr 1993 11:57:19 GMT## 6 alt.atheism 49960 Distribution: world## 7 alt.atheism 49960 Organization: Mantis Consultants, Cambridge. UK.## 8 alt.atheism 49960 Supersedes: <19930301143317@>## 9 alt.atheism 49960 Lines: 290## 10 alt.atheism 49960 ""## # … with 511,645 more rows请注意该newsgroup列描述了每条消息来自哪20个新闻组，以及id列，用于标识该新闻组中的唯一消息。
【最新】R语言关联分析模型报告案例附代码数据
【最新】R语⾔关联分析模型报告案例附代码数据【原创】附代码数据有问题到淘宝找“⼤数据部落”就可以了关联分析⽬录⼀、概括 (1)⼆、数据清洗 (1)2.1公⽴学费（NPT4_PUB） (1)2.2毕业率（Graduation.rate） (1)2.3贷款率（GRAD_DEBT_MDN_SUPP） (2)2.4偿还率（RPY_3YR_RT_SUPP） (2)2.5毕业薪⽔（MD_EARN_WNE_P10）。
(3)2.6 私⽴学费（NPT4_PRIV） (3)2.7 ⼊学率（ADM_RATE_ALL） (4)三、Apriori算法 (4)3.1 相关概念 (5)3.2 算法流程 (6)3.3 优缺点 (7)四、模型建⽴及结果 (8)4.1 公⽴模型 (8)4.2 私⽴模型 (11)⼀、概括对7703条样本数据，分别根据公⽴学费和私⽴学费差异，建⽴公⽴模型和私⽴模型，进⾏关联分析。
⼆、数据清洗2.1公⽴学费（NPT4_PUB）此字段，存在4个负值，与实际情况不符，故将此四个值重新定义为NULL。
重新定义后，NULL值的占⽐为75%，占⽐很⼤，不能直接将NULL值删除或者进⾏插补，故将NULL单独作为⼀个取值分组。
对⾮NULL的值按照等⽐原则进⾏分组，分组结果如下：A：[0,5896]B：(5896,7754]C：(7754, 9975]D：(9975, 13819]E：(13819, +]分组后取值分布为：2.2毕业率（Graduation.rate）将PrivacySuppressed值重新定义为NULL，重新定义后，NULL值的占⽐为20%，占⽐较⼤，不适合直接删除或进⾏插补，故将NULL单独作为⼀个取值分组。
对⾮NULL值根据等⽐原则进⾏分组，分组结果如下：A：[0,0.29]B：(0.29,0.47]C：(0.47, 0.61]D：(0.61, 0.75]E：(0.75, +]分组后取值分布为：2.3贷款率（GRAD_DEBT_MDN_SUPP）将PrivacySuppressed值重新定义为NULL，重新定义后，NULL值的占⽐为20%，占⽐较⼤，不适合直接删除或进⾏插补，故将NULL单独作为⼀个取值分组。
【原创】r语言层次聚类案例附代码数据
####################################################################### ############ 聚类分析####################################################################### a=cbind(农业总产值 ,林业总产值, 牧业总产值, 渔业总产值, 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值, 农村居民家庭经营耕地面积)# ⭞↚⭞Ѡ⭞䠅㚐㊱rownames(a)=mydata$地区detach(mydata)hc1=hclust(dist(scale(a)),"ward.D2")cbind(hc1$merge,hc1$height)### [,1] [,2] [,3]## [1,] -22 -24 0.1562347## [2,] -2 -29 0.4954046## [3,] -12 -20 0.6158525## [4,] -4 1 0.7459837## [5,] -5 -7 0.8431761## [6,] -27 4 0.8502919## [7,] -28 -30 0.9238256## [8,] 2 7 0.9982795## [9,] -1 -9 1.0586066## [10,] -14 3 1.0996796## [11,] -16 -23 1.1292437## [12,] -25 10 1.2758523## [13,] -13 -19 1.4055256## [14,] -3 11 1.4555952## [15,] -21 6 1.6495578## [16,] -10 -17 1.7462669## [17,] 9 15 1.7988319## [18,] -18 12 1.8498860## [19,] -6 -11 1.9536216## [20,] -8 5 2.1881307## [21,] -15 16 2.5009589## [22,] -31 20 2.7312571## [23,] 13 18 3.0129164## [24,] 8 17 3.0616119## [25,] 19 23 3.2580779## [26,] 14 21 4.3774794## [27,] -26 22 5.2122229## [28,] 25 26 6.0403304## [29,] 24 27 8.3310723## [30,] 28 29 11.4082257plot(hc1,hang=-2,ylab="欧氏距离",main="ward ")cutree(hc1,3)## 北京天津河北山西内蒙辽宁吉林黑龙江上海江苏## 1 1 2 1 3 2 3 3 1 2## 浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西## 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2## 海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏## 1 1 2 1 2 3 1 1 1 1## 新疆## 3library(NbClust)# 加载包res<-NbClust(a, distance ="euclidean", min.nc=2, max.nc=8,method ="complete", index ="ch")res$All.index## 2 3 4 5 6 7 8## 22.4859 64.2952 95.0505 91.2070 112.2167 126.6607 125.0580res$Best.nc## Number_clusters Value_Index## 7.0000 126.6607res$Best.partition## 北京天津河北山西内蒙辽宁吉林黑龙江上海江苏## 1 2 2 3 4 5 5 4 6 1## 浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西## 5 1 1 3 2 1 3 3 3 1## 海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏## 1 1 1 1 2 7 1 2 5 5## 新疆## 4####################################################################### ############ 因子分析####################################################################### x=ascale(x,center=T,scale=T)## 农业总产值林业总产值牧业总产值渔业总产值## 北京 -1.22777296 -0.68966546 -1.0576108 -0.717868590## 天津 -1.20072019 -1.32628581 -1.1287831 -0.587405030## 河北 1.44015787 -0.40768816 1.2735925 -0.276307864## 山西 -0.60736290 -0.39313054 -0.8459665 -0.730089499## 内蒙 -0.31173176 -0.16449038 0.3536925 -0.682760278## 辽宁 0.02317599 0.21376291 1.0886323 0.905582647## 吉林 -0.31664133 -0.16033106 0.3705164 -0.661159286## 黑龙江 0.73000004 0.28496065 0.6928325 -0.543827843## 上海 -1.22304555 -1.24358878 -1.1769433 -0.598687930## 江苏 1.32304764 -0.14014613 0.5106958 2.558246143## 浙江 -0.25945707 0.37842297 -0.4799669 1.088655075## 安徽 0.32193142 1.20245730 0.3549653 0.277626262## 福建 -0.22816878 1.77681021 -0.5790521 1.668371030## 江西 -0.46544975 1.43990544 -0.1820088 0.139953438## 山东 2.22835882 -0.05133246 2.0610374 2.643122498## 河南 2.22683767 0.36264203 2.0166955 -0.521101240## 湖北 0.88705181 -0.13647615 0.6684891 0.925656025## 湖南 1.03609706 1.81987138 0.8945726 -0.002409428## 广东 0.65132842 1.36442604 0.3760463 1.697020485## 广西 0.19109441 1.64358969 0.2862654 0.136415807## 海南 -0.95958625 0.32594217 -0.9698633 -0.119446069## 重庆 -0.61246376 -0.82851329 -0.6191076 -0.632081027## 四川 1.13921636 0.49292656 2.0375425 -0.313747797## 贵州 -0.59146827 -0.69749477 -0.6664339 -0.677051827## 云南 -0.10569354 1.40222691 0.0524867 -0.583545796## 西藏 -1.33060989 -1.32909946 -1.1967954 -0.752065694## 陕西 0.01099770 -0.64550329 -0.4072439 -0.713500151## 甘肃 -0.48272891 -1.11489458 -0.9441448 -0.747831257## 青海 -1.27264229 -1.30451055 -1.0825979 -0.751154486## 宁夏 -1.16021392 -1.24089745 -1.1284759 -0.716850181## 新疆 0.14646191 -0.83389594 -0.5730687 -0.711758136## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 北京 -0.521919855 -0.69519658 ## 天津 -0.036498322 -0.33578982 ## 河北 0.004069841 -0.23262677 ## 山西 -0.824825602 -0.02962851 ## 内蒙 1.179852466 2.59936535## 辽宁 0.730243656 0.39633505## 吉林 0.724094855 1.89053536## 黑龙江 1.396721068 3.65096289## 上海 -1.404513394 -0.77506475 ## 江苏 -0.340308064 -0.44560856 ## 浙江 0.499884752 -0.68188522 ## 安徽 -0.279565363 -0.23262677 ## 福建 -0.618739413 -0.61865625 ## 江西 -0.805278639 -0.33911766 ## 山东 0.133404538 -0.31582278 ## 河南 -0.500048919 -0.32247846 ## 湖北 -0.721961668 -0.29252790 ## 湖南 -0.917381131 -0.45559208 ## 广东 -0.957062704 -0.68521306 ## 广西 -0.615649655 -0.40567447 ## 海南 -0.663204069 -0.58537785 ## 重庆 -0.570175555 -0.43229719 ## 四川 -0.420353046 -0.48221480 ## 贵州 -0.604823220 -0.46890344 ## 云南 0.118332502 -0.32913414 ## 西藏 3.590383141 -0.23262677 ## 陕西 -0.572497480 -0.35575687 ## 甘肃 0.165991341 0.04358397## 青海 0.415065901 -0.25259382 ## 宁夏 0.655330865 0.36638449## 新疆 1.761431173 1.05524743 ## attr(,"scaled:center")## 农业总产值林业总产值## 1514.206129 111.20612 9## 牧业总产值渔业总产值## 877.092581 280.83903 2## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 17865.076774 2.58903 2## attr(,"scaled:scale")## 农业总产值林业总产值## 1097.854553 81.74416 7## 牧业总产值渔业总产值## 683.552567 373.13101 0## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 9767.757883 3.00495 2cor(x)### 农业总产值林业总产值牧业总产值## 农业总产值 1.00000000 0.4304367 0.9148545 ## 林业总产值 0.43043666 1.0000000 0.4593615 ## 牧业总产值 0.91485445 0.4593615 1.0000000 ## 渔业总产值 0.51598365 0.4351225 0.4103977 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.16652881 -0.3495913 -0.1017802## 农村居民家庭经营耕地面积 0.04040478 -0.0961515 0.1426829## 渔业总产值## 农业总产值 0.5159836## 林业总产值 0.4351225## 牧业总产值 0.4103977## 渔业总产值 1.0000000## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.2131248## 农村居民家庭经营耕地面积 -0.2669966## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值## 农业总产值 -0.1665288 ## 林业总产值 -0.3495913 ## 牧业总产值 -0.1017802 ## 渔业总产值 -0.2131248 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 1.0000000 ## 农村居民家庭经营耕地面积 0.5316341 ## 农村居民家庭经营耕地面积## 农业总产值 0.04040478## 林业总产值 -0.09615150## 牧业总产值 0.14268286## 渔业总产值 -0.26699659## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 0.53163410## 农村居民家庭经营耕地面积 1.00000000FA=factanal(x,3,scores="regression")FA#### Call:## factanal(x = x, factors = 3, scores = "regression")#### Uniquenesses:## 农业总产值林业总产值## 0.134 0.64 9## 牧业总产值渔业总产值## 0.005 0.00 5## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 0.005 0.61 0#### Loadings:## Factor1 Factor2 Factor3## 农业总产值 0.902 0.231## 林业总产值 0.460 -0.274 0.253## 牧业总产值 0.989 0.100## 渔业总产值 0.335 -0.172 0.924## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.185 0.980## 农村居民家庭经营耕地面积 0.120 0.569 -0.227#### Factor1 Factor2 Factor3## SS loadings 2.164 1.396 1.032## Proportion Var 0.361 0.233 0.172## Cumulative Var 0.361 0.593 0.765#### The degrees of freedom for the model is 0 and the fit was 0.0338A=FA$loadings#D=diag(FA$uniquenesses)#cancha=cor(x)-A%*%t(A)-Dsum(cancha^2)## [1] 0.01188033FA$scores## Factor1 Factor2 Factor3## 北京 -0.9595745 -0.700059511 -0.55760316## 天津 -1.0947804 -0.236528598 -0.28377148## 河北 1.3398849 0.269241913 -0.72734450## 山西 -0.6949304 -0.952525400 -0.71168863## 内蒙 0.3022926 1.274620864 -0.61477840## 辽宁 0.9086974 0.898645857 0.80686141## 吉林 0.3617131 0.823049845 -0.69568729## 黑龙江 0.6377695 1.558056539 -0.53064438## 上海 -1.0020542 -1.600313046 -0.58279912## 江苏 0.2978404 -0.338175607 2.58332275## 浙江 -0.6586307 0.351125849 1.47562686## 安徽 0.3633716 -0.220261996 0.12915299## 福建 -0.7017677 -0.799773443 1.90201088## 江西 -0.1252221 -0.843258690 0.03964935## 山东 1.8098550 0.433178408 2.27098864## 河南 2.1841524 -0.072629248 -1.35570609## 湖北 0.6625677 -0.618906179 0.64211420## 湖南 1.0200226 -0.733225411 -0.50075826## 广东 0.3057090 -0.945233885 1.54225085## 广西 0.3420343 -0.562216144 -0.07785160## 海南 -0.9131785 -0.847172077 0.04381513## 重庆 -0.5087268 -0.661768675 -0.62025496## 四川 2.1397385 -0.003827953 -1.11031362## 贵州 -0.5463126 -0.703696201 -0.66210885## 云南 0.1044516 0.146947680 -0.63418799## 西藏 -1.5214222 3.342858193 0.36144124## 陕西 -0.2687306 -0.616728372 -0.78286620## 甘肃 -0.8904189 0.010720625 -0.48059064## 青海 -1.0791206 0.225711752 -0.37974261## 宁夏 -1.1481591 0.456190239 -0.27546552## 新疆 -0.6670714 1.665952673 -0.21307102FA=factanal(x,3,scores="regression")#FA#### Call:## factanal(x = x, factors = 3, scores = "regression")#### Uniquenesses:## 农业总产值林业总产值## 0.134 0.64 9## 牧业总产值渔业总产值## 0.005 0.00 5## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 0.005 0.61 0#### Loadings:## Factor1 Factor2 Factor3## 农业总产值 0.902 0.231## 林业总产值 0.460 -0.274 0.253## 牧业总产值 0.989 0.100## 渔业总产值 0.335 -0.172 0.924## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.185 0.980## 农村居民家庭经营耕地面积 0.120 0.569 -0.227#### Factor1 Factor2 Factor3## SS loadings 2.164 1.396 1.032## Proportion Var 0.361 0.233 0.172## Cumulative Var 0.361 0.593 0.765#### The degrees of freedom for the model is 0 and the fit was 0.0338 biplot(FA$scores,FA$loadings)######################################################################## ########## 主成分分析####################################################################### # mydata<-read.csv("cosume.csv",header=TRUE)x=aPCA=princomp(x)# 分分析summary(PCA)## Importance of components:## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4## Standard deviation 9611.2440729 1.248877e+03 3.201426e+02 2.211289e+02## Proportion of Variance 0.9817713 1.657641e-02 1.089277e-03 5.1968 75e-04## Cumulative Proportion 0.9817713 9.983477e-01 9.994370e-01 9.9995 67e-01## Comp.5 Comp.6## Standard deviation 6.377898e+01 2.299907e+00## Proportion of Variance 4.323210e-05 5.621753e-08## Cumulative Proportion 9.999999e-01 1.000000e+00plot(PCA)screeplot(PCA,type="lines")# ⻄⭞ഴPCA$loadings##### Loadings:## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp. 5## 农业总产值 0.847 0.529 ## 林业总产值 -0.994 ## 牧业总产值 0.510 0.340 -0.786 ## 渔业总产值 0.147 -0.939 -0.304 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 1.000 ## 农村居民家庭经营耕地面积## Comp.6## 农业总产值## 林业总产值## 牧业总产值## 渔业总产值## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值## 农村居民家庭经营耕地面积 1.000#### Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6## SS loadings 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000## Proportion Var 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167## Cumulative Var 0.167 0.333 0.500 0.667 0.833 1.000diag(1/sqrt(diag(cor(x))))%*%eigen(cor(x))$vectors%*%diag(sqrt(eigen(co r(x))$values))# ⭞⭞䠅фѱᡆ分的⭞ީ⭞䱫## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]## [1,] 0.8748914 0.33002393 -0.05962134 -0.2919961 0.03333473## [2,] 0.7199843 -0.09695761 0.39747812 0.5280225 0.18691501## [3,] 0.8358325 0.42778470 0.06215717 -0.2657004 0.10009450## [4,] 0.7239860 -0.13749802 -0.54651176 0.3113087 -0.24595467## [5,] -0.4283184 0.72257821 -0.37626680 0.2240839 0.32017966## [6,] -0.1942551 0.86197649 0.26492953 0.1648656 -0.34904716## [,6]## [1,] 0.189001599## [2,] 0.022088666## [3,] -0.184133750## [4,] -0.029268951## [5,] 0.010900009## [6,] 0.007698218print(-loadings(PCA),cutoff=0.001)#### Loadings:## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp. 5## 农业总产值 0.019 -0.847 0.041 -0.529 0.027 ## 林业总产值 0.003 -0.026 0.036 0.096 0.994 ## 牧业总产值 0.007 -0.510 -0.340 0.786 -0.077 ## 渔业总产值 0.008 -0.147 0.939 0.304 -0.068 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -1.000 -0.021 0.006 -0.002 0.002 ## 农村居民家庭经营耕地面积 -0.003 0.003 ## Comp.6## 农业总产值## 林业总产值 0.003## 牧业总产值 0.001## 渔业总产值 -0.002## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值## 农村居民家庭经营耕地面积 -1.000#### Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6## SS loadings 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000## Proportion Var 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167## Cumulative Var 0.167 0.333 0.500 0.667 0.833 1.000####################################################################### ##### 条形图####################################################################### country<-mydata$地区percent<-mydata$农业总产值d<-data.frame(country,percent)# png("d:\\test2.png",width=2048,height=2048)f<-function(name,value) {xsize=200plot(0, 0,xlab="",ylab="",axes=FALSE,xlim=c(-xsize,xsize),ylim=c(-xsize,xsize))for(i in 1:length(name)){info =name[i]percent =value[i]k =(1:(360*percent/100)*10)/10r=xsize*(length(name)-i+1)/length(name)#print(r)x=r*sin(k/180*pi)y=r*cos(k/180*pi)text(-18,r,info,pos=2,cex=0.7)text(-9,r,paste(percent,"%"),cex=0.7)lines(x,y,col="red")}}f(country,percent)####################################################################### ###### 柱状图####################################################################### library(RColorBrewer)pv<-percentid<-countrycol<-c(brewer.pal(9, "YlOrRd")[1:9],brewer.pal(9, "Blues")[1:9]) barplot(pv,col=col,horiz =TRUE,xlim=c(-8000.00,5000))title(main=list("农业总产值",cex=2),sub="",ylab="地区")text(y=seq(from=0.7,length.out=31,by=1.2),x=-450.00,labels=id)legend("topleft",legend=rev(id),pch=10,col=rev(col),ncol=2)。
数据挖掘决策树r语言
数据挖掘决策树r语言数据挖掘决策树是一种常用的机器学习算法，它能够从数据集中提取出有用的规律，帮助我们做出更好的决策。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用R语言来构建决策树，并通过一个实例来演示其应用。
我们需要准备好数据集。
在这个例子中，我们将使用一个虚构的数据集，其中包含了一些人的个人信息和他们是否购买了某个产品的记录。
我们可以使用下面的代码来导入数据集：```rdata <- read.csv("data.csv",header=TRUE)```接下来，我们需要对数据集进行一些预处理。
首先，我们需要将一些非数值型的属性转换成数值型，这样才能在决策树中使用。
例如，性别属性通常可以转换成0/1表示男女。
我们还需要处理一些缺失值，通常使用均值或中位数进行填充。
我们可以使用下面的代码来进行预处理：```rdata$Sex <- ifelse(data$Sex == "Male", 0, 1) # 将性别转换为0/1data$Age[is.na(data$Age)] <- median(data$Age, na.rm=TRUE)# 使用中位数填充缺失值```接下来，我们可以开始构建决策树了。
在R语言中，我们可以使用rpart包来构建决策树。
这个包提供了一个rpart函数，它可以根据指定的属性和目标属性来生成决策树。
例如，我们可以使用下面的代码来生成一个决策树：```rlibrary(rpart)tree <- rpart(Bought ~ Sex + Age + Income, data=data, method="class")```这里，我们使用Bought作为目标属性，Sex、Age和Income作为属性。
method参数指定了我们要使用分类方法来构建决策树。
生成的决策树可以使用plot函数来可视化：```rplot(tree)```生成的决策树可以帮助我们理解属性之间的关系，以及如何根据属性来预测目标属性。
【原创】R语言线性回归案例数据分析可视化报告(附代码数据)
R语言线性回归案例数据分析可视化报告在本实验中，我们将查看来自所有30个职业棒球大联盟球队的数据，并检查一个赛季的得分与其他球员统计数据之间的线性关系。
我们的目标是通过图表和数字总结这些关系，以便找出哪个变量（如果有的话）可以帮助我们最好地预测一个赛季中球队的得分情况。
数据用变量at_bats绘制这种关系作为预测。
关系看起来是线性的吗？如果你知道一个团队的at_bats，你会习惯使用线性模型来预测运行次数吗？散点图.如果关系看起来是线性的，我们可以用相关系数来量化关系的强度。
.残差平方和回想一下我们描述单个变量分布的方式。
回想一下，我们讨论了中心，传播和形状等特征。
能够描述两个数值变量（例如上面的runand at_bats）的关系也是有用的。
从前面的练习中查看你的情节，描述这两个变量之间的关系。
确保讨论关系的形式，方向和强度以及任何不寻常的观察。
正如我们用均值和标准差来总结单个变量一样，我们可以通过找出最符合其关联的线来总结这两个变量之间的关系。
使用下面的交互功能来选择您认为通过点云的最佳工作的线路。
# Click two points to make a line.After running this command, you’ll be prompted to click two points on the plot to define a line. Once you’ve done that, the line you specified will be shown in black and the residuals in blue. Note that there are 30 residuals, one for each of the 30 observations. Recall that the residuals are the difference between the observed values and the values predicted by the line:e i=y i−y^i ei=yi−y^iThe most common way to do linear regression is to select the line that minimizes the sum of squared residuals. To visualize the squared residuals, you can rerun the plot command and add the argument showSquares = TRUE.## Click two points to make a line.Note that the output from the plot_ss function provides you with the slope and intercept of your line as well as the sum of squares.Run the function several times. What was the smallest sum of squares that you got? How does it compare to your neighbors?Answer: The smallest sum of squares is 123721.9. It explains the dispersion from mean. The linear modelIt is rather cumbersome to try to get the correct least squares line, i.e. the line that minimizes the sum of squared residuals, through trial and error. Instead we can use the lm function in R to fit the linear model (a.k.a. regression line).The first argument in the function lm is a formula that takes the form y ~ x. Here it can be read that we want to make a linear model of runs as a function of at_bats. The second argument specifies that R should look in the mlb11 data frame to find the runs and at_bats variables.The output of lm is an object that contains all of the information we need about the linear model that was just fit. We can access this information using the summary function.Let’s consider this output piece by piece. First, the formula used to describe the model is shown at the top. After the formula you find the five-number summary of the residuals. The “Coefficients” table shown next is key; its first column displays the linear model’s y-intercept and the coefficient of at_bats. With this table, we can write down the least squares regression line for the linear model:y^=−2789.2429+0.6305∗atbats y^=−2789.2429+0.6305∗atbatsOne last piece of information we will discuss from the summary output is the MultipleR-squared, or more simply, R2R2. The R2R2value represents the proportion of variability in the response variable that is explained by the explanatory variable. For this model, 37.3% of the variability in runs is explained by at-bats.output, write the equation of the regression line. What does the slope tell us in thecontext of the relationship between success of a team and its home runs?Answer: homeruns has positive relationship with runs, which means 1 homeruns increase 1.835 times runs.Prediction and prediction errors Let’s create a scatterplot with the least squares line laid on top.The function abline plots a line based on its slope and intercept. Here, we used a shortcut by providing the model m1, which contains both parameter estimates. This line can be used to predict y y at any value of x x. When predictions are made for values of x x that are beyond the range of the observed data, it is referred to as extrapolation and is not usually recommended. However, predictions made within the range of the data are more reliable. They’re also used to compute the residuals.many runs would he or she predict for a team with 5,578 at-bats? Is this an overestimate or an underestimate, and by how much? In other words, what is the residual for thisprediction?Model diagnosticsTo assess whether the linear model is reliable, we need to check for (1) linearity, (2) nearly normal residuals, and (3) constant variability.Linearity: You already checked if the relationship between runs and at-bats is linear using a scatterplot. We should also verify this condition with a plot of the residuals vs. at-bats. Recall that any code following a # is intended to be a comment that helps understand the code but is ignored by R.6.Is there any apparent pattern in the residuals plot? What does this indicate about the linearity of the relationship between runs and at-bats?Answer: the residuals has normal linearity of the relationship between runs ans at-bats, which mean is 0.Nearly normal residuals: To check this condition, we can look at a histogramor a normal probability plot of the residuals.7.Based on the histogram and the normal probability plot, does the nearly normal residuals condition appear to be met?Answer: Yes.It’s nearly normal.Constant variability:1. Choose another traditional variable from mlb11 that you think might be a goodpredictor of runs. Produce a scatterplot of the two variables and fit a linear model. Ata glance, does there seem to be a linear relationship?Answer: Yes, the scatterplot shows they have a linear relationship..1.How does this relationship compare to the relationship between runs and at_bats?Use the R22 values from the two model summaries to compare. Does your variable seem to predict runs better than at_bats? How can you tell?1. Now that you can summarize the linear relationship between two variables, investigatethe relationships between runs and each of the other five traditional variables. Which variable best predicts runs? Support your conclusion using the graphical andnumerical methods we’ve discussed (for the sake of conciseness, only include output for the best variable, not all five).Answer: The new_obs is the best predicts runs since it has smallest Std. Error, which the points are on or very close to the line.1.Now examine the three newer variables. These are the statistics used by the author of Moneyball to predict a teams success. In general, are they more or less effective at predicting runs that the old variables? Explain using appropriate graphical andnumerical evidence. Of all ten variables we’ve analyzed, which seems to be the best predictor of runs? Using the limited (or not so limited) information you know about these baseball statistics, does your result make sense?Answer: ‘new_slug’ as 87.85% ,‘new_onbase’ as 77.85% ,and ‘new_obs’ as 68.84% are predicte better on ‘runs’ than old variables.1. Check the model diagnostics for the regression model with the variable you decidedwas the best predictor for runs.This is a product of OpenIntro that is released under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported. This lab was adapted for OpenIntro by Andrew Bray and Mine Çetinkaya-Rundel from a lab written by the faculty and TAs of UCLA Statistics.。
【原创】R语言用Rshiny探索广义线性混合模型(GLMM)和线性混合模型(LMM)数据分析报告(附代码数据)
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）数据分析报告随着lme4软件包的改进，使用广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）的工作变得越来越容易。
当我们发现自己在工作中越来越多地使用这些模型时，我们（作者）开发了一套工具，用于简化和加快与的merMod对象进行交互的常见任务lme4。
该软件包提供了那些工具。
安装# development versionlibrary(devtools)install_github("jknowles/merTools")# CRAN version -- coming sooninstall.packages("merTools")咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogRshiny的应用程序和演示演示此应用程序功能的最简单方法是使用捆绑的Shiny应用程序，该应用程序会在此处启动许多指标以帮助探索模型。
去做这个：devtools::install_github("jknowles/merTools")library(merTools)m1 <- lmer(y ~ service + lectage + studage + (1|d) + (1|s), data=InstEval)shinyMer(m1, simData = InstEval[1:100, ]) # just try the first 100 rows of data在第一个选项卡上，该功能提供了用户选择的数据的预测间隔，这些预测间隔是使用predictInterval包中的功能计算得出的。
通过从固定效应和随机效应项的模拟分布中进行采咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog样，并将这些模拟估计值组合起来，可以为每个观测值生成预测分布，从而快速计算出预测间隔。
【原创】R语言NBA数据分析案例附代码数据
Rplot.jpeg写在前面的话莎士比亚说过：“一千个人眼里有一千个哈姆雷特。
” 这就像不同的球迷心中都有自己心爱的球星与球队。
在NBA70多载的历史长河中，演绎过无数次的经典对决，而总决赛的PK更是荡气回肠、精彩绝伦。
作为缔造者，这些伟大的球队更是承载着一代球迷的回忆，如果想要选出最强的球队，无疑是鸡蛋里挑骨头，几乎是一项不可能完成的任务。
然而我们经常会在比如虎扑论坛看到关于最强冠军队伍的讨论，这说明JRs对这个话题的执着热情。
虽然这是一件仁者见仁智者见智的事情，亦或者部分狂热球迷会带着爱屋及乌的那份支持与期待。
实则一场球赛的成败关乎太多因素，有许多LIVE偶然无法预测，作为一个狂热的球迷，结合多年的看比赛及实战经验，同时结合历史上多场经典赛事，今天结合真实数据来揭秘一场球赛成功背后哪些必不可缺少的因素。
接下来且听小编一本正经的胡说八道！！最强冠军球队候选人•时间：公牛王朝元年（90~91赛季）— 1516赛季，因为公牛王朝是绝大多数球迷最初的NBA记忆，而数据方面只记录到1516赛季，所以只能忽略今年这只勇士队了。
•连续两年或者三年内两次打入总决赛的冠军队伍，出于考虑到队伍持久、稳定的竞争力。
候选人登场数据预处理待处理数据•team_season.csv•team_playoff.csv数据处理过程•数据时间太过散乱，不方便进行分类处理，故需要针对时间区间添加“赛季”列•选出上面十个总冠军队伍常规赛、季后赛，球队与对手的各项数据均值•计算冠军队伍的高阶数据：进攻效率值和防守效率值，并实现数据可视化失误=mean(失误,na.rm = TRUE),犯规=mean(犯规,na.rm = TRUE),得分=mean(得分,na.rm = TRUE))return(team_season_General)}#对手赛季数据处理常规赛表现回顾1.jpg•胜负分上双总共有三支队伍：球队赛季胜负分公牛91~92 10.360832 公牛95~96 12.376957 勇士14~15 10.097561 •常规赛战力最差的三支队伍：球队赛季胜负分火箭94~95 1.187669总结乔帮主带队伍是扛扛的，火箭夺冠之路走得确实辛苦，真是一场一场拼出来的，湖人由于伤病再加上自己得意又爱浪的特点，时不时出现注意力不集中，放松的毛病乔丹.jpg 季后赛表现回顾2.jpg•胜负分上双总共有二支队伍：球队赛季胜负分公牛95~96 11.722222 湖人00~01 12.750000•季后赛战力最差的三支队伍：球队赛季胜负分火箭94~95 2.772727 马刺02~03 3.069444总结00-01赛季的湖人常规赛装死，季后赛才露出自己的獠牙，各队被打服，心痛AI一分钟，95-96赛季的公牛队堪称完美，常规赛与季后赛一样大杀四方，乔帮主表示无压力，任凭“手套”垃圾话和全场领防。
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summary(rules) #察看求得的关联规则之摘要
x=subset(rules,subset=rhs%in%"whole milk"&lift>=1.2) #求所需要的关联规则子集
Linear Regression
library(MASS)
lm_fit = lm(medv~poly(rm,2)+crim,data = Boston) #构建线性模型
summary(lm_fit) #检查线性模型
Ridge Regreesion and Lasso
#岭回归与lasso回归跟其他模型不同，不能直接以公式的形式把数据框直接扔进去，也不支持subset；所以数据整理工作要自己做
Princpal Content Analysis
library(ISLR)
pr.out = prcomp(USArrests,scale. = T)
pr.out$rotation
biplot(pr.out,scale = 0)
Apriori
library(arules) #加载arules程序包
data(Groceries) #调用数据文件
Carseats.test = Carseats[-train,]
High.test = High[-train]
tree.carseats = tree(High~.-Sales,Carseats,subset=train) #建立决策树模型
summary(tree.carseats)
#可视化决策树
inspect(sort(x,by="support")[1:5]) #根据支持度对求得的关联规则子集排序并察看
library(glmnet)
library(ISLR)
Hitters = na.omit(Hitters)
x = rix(Salary~., Hitters)[,-1] #构建回归设计矩阵
y = Hitters$Salary
ridge.mod = glmnet(x,y,alpha = 0,lambda = 0.1) #构建岭回归模型
plot(tree.carseats)
text(tree.carseats,pretty = 0)
Random Fores
library(randomForest)
library(MASS)
train = sample(1:nrow(Boston),nrow(Boston)/2)
boston.test = Boston[-train,]
library(tree)
library(ISLR)
attach(Carseats)
High = ifelse(Sales <= 8 ,"No","Yes")
Carseats = data.frame(Carseats,High)
train = sample(1:nrow(Carseats),200)
Naive Bayse
library(e1071)
classifier<-naiveBayes(iris[,c(1:4)],iris[,5]) #构建朴素贝叶斯模型
table(predict(classifier,iris[,-5]),iris[,5]) #应用朴素贝叶斯模型预测
Decision Tree
rf.boston = randomForest(medv~.,data = Boston,subset = train,mtry=6,importance=T)
rf.boston
summary(rf.boston)
Boosting
library(gbm)
library(MASS)
train = sample(1:nrow(Boston),nrow(Boston)/2)
lasso.mod = glmnet(x,y,alpha = 1,lambda = 0.1) #构建lasso回归模型
Logistic Regression
library(ISLR)
train = Smarket$Year<2005
logistic.fit = glm(Direction~Lag1+Lag2+Lag3+Lag4+Lag5+Volume,data=Smarket,family=binomial, subset=train) #构建逻辑回归模型
frequentsets=eclat(Groceries,parameter=list(support=0.05,maxlen=10)) #求频繁项集
inspect(frequentsets[1:10])#察看求得的频繁项集
inspect(sort(frequentsets,by="support")[1:10]) #根据支持度对求得的频繁项集排序并察看（等价于inspect(sort(frequentsets)[1:10]）
boston.test = Boston[-train,]
boost.boston = gbm(medv~.,data = Boston[train,],distribution = "gaussian",n.trees=5000,interaction.depth=4)
boost.boston
summary(boost.boston)
glm.probs = predict(glm.fit,newdata=Smarket[!train,],type="class")
K-Nearest Neighbor
library(class)
library(ISLR)
standardized.X=scale(Caravan[,-86]) #先进行变量标准化
test <- 1:1000
train.X <- standardized.X[-test,]
train.Y <- Caravan$Purchase[-test]
test.X <- standardized.X[test,]
test.Y <- Caravan$Purchase[test]
knn.pred <- knn(train.X,test.X,train.Y,k=3) #直接给出测试集预测结果