文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者

对于bagging部分，使用以下代码 for(s in 1:1000){ df_s = df\[sample(1:n,size=n,replace=TRUE) logit\[s\]= glm(y...数据 我们使用心脏病数据，预测急诊病人的心肌梗死，包含变量： 心脏指数 心搏量指数 舒张压 肺动脉压 心室压力 肺阻力 是否存活 其中我们有急诊室的观察结果，对于心肌梗塞，我们想了解谁存活下来了，得到一个预测模型...reg = glm(as.factor(PRO)~., carde, family=binomial) for(s in 1:1000){ L\_logit\[s\] = glm(as.factor...实际上，区别在于决策树的创建。当我们有一个节点时，看一下可能的分割：我们考虑所有可能的变量，以及所有可能的阈值。这里的策略是在p中随机抽取k个变量（当然k的，因为在每次分割时，我们应该寻找所有的变量和所有的阈值，而这可能需要相当长的时间（尤其是在bootstrap 程序中，目标是长出1000棵树）。

20720
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    独家 | 规范性分析的实用介绍（附R语言案例研究&演示代码）

    “当我们开始分析之旅时，我们大多数人都被告知有两种类型——描述性分析和预测性分析。实际上还有第三个经常被忽视的分析——规范性分析。 处方分析是这三种方法中最强大的一种。让我用一个例子来演示一下。 ?...我们将使用Awesome ggplot2软件包中的刻面功能，根据客户流失变量绘制使用月份、信用等级代码、呼叫中断和当前设备的天数： ? 我们将分别分析数值变量，看看是否有共线度高的特征。...这是因为共线变量的存在总是会降低模型的性能，因为它们在模型中引入了偏差。 我们应该处理共线性问题。目前，有许多方法可以解决这一问题，例如使用主成分分析（PCA）进行变量变换和简化。...以下是逻辑回归模型的代码（您可以使用我的Github存储库中提供的代码来尝试其他代码）： LGM1=glm(churn~., data = Telecom_Winsor, family = "binomial...因此，如果我们计算因变量系数的指数，我们就得到了概率，从中我们得到了自变量中一个单位变化的顾客行为变化的概率（使用公式概率=赔率/（1+赔率））。 下图将使您更好地了解我所说的内容： ?

    1.1K20

    基于R的竞争风险模型的列线图

    作者：科研猫 | 西红柿 责编：科研猫 | 馋猫 背景 将竞争风险模型的cmprsk包加载到R中，使用cuminc()函数和crr()函数可以进行考虑竞争风险事件生存数据的单变量分析和多变量分析。...bmt$id<-1:nrow(bmt) bmt$sex as.factor(ifelse(bmt$Sex==‘F’,1,0)) bmt$D as.factor(ifelse(bmt$D==‘...因此，应避免在列线图中使用哑变量。 regplot包中的regplot()函数可以绘制更多美观的列线图。但是，它目前仅接受由coxph()，lm()和glm()函数返回的回归对象。...我们定义的发生在第31号患者的终点事件，即患者移植后复发，根据竞争风险和Cox比例风险模型计算的结果差异不大。当患者被截断或发生竞争风险事件时，两种模式的结算结果明显不同，读者可以自行尝试。...小结 本文详细描述了使用mstate和regplot 包来绘制竞争风险模型的列线图。

    4.2K20

    R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据

    在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能数据集是credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep...现在考虑回归树模型（在所有协变量上）我们可以使用> prp(ArbreModel,type=2,extra=1)模型的ROC曲线为(pred, "tpr", "fpr")> plot(perf)> cat...一个自然的想法是使用随机森林优化。...点击标题查阅往期内容逻辑回归(对数几率回归,Logistic)分析研究生录取数据实例R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归R语言逻辑回归Logistic回归分析预测股票涨跌...模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析

    46220

    数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

    我们在这个问题上使用的算法是：二元逻辑回归Naive Bayes算法决策树随机森林数据集的描述:该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...head(heart)当我们想查看和检查数据的前六个观察点时，我们使用head函数。...根据上述考虑，我们对变量做了一些变化#例如sexas.factor(sex)levels(sex)分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据...：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据R语言计量经济学：虚拟变量(哑变量)在线性回归模型中的应用R语言 线性混合效应模型实战案例

    1K00

    R语言计量经济学与有时间序列模式的机器学习预测

    p=17677 我们讨论了有关保费率制定的与索赔频率模型有关的观点。由于目标是预测理赔频率（以评估保险费水平），因此一般建议使用旧数据来训练该模型，并使用最新数据对其进行测试。...考虑一些随机的训练/验证样本，然后在训练样本上拟合模型，最后使用它来进行预测， > idx=sample(1:nrow(B > reg=glm(Y~X1+offset(log(E)),data=B_a...我花了一些时间来了解训练和验证样本的设计方式对结果产生的影响。...我使用回归模型： glm(Y~X1+T+offset(log(E)),data=B, + family=poisson) > u=seq(1999,2016,by= ?...除了假设存在一个基本的平滑函数，我们可以考虑因子的回归 as.factor(T)+ + data=B,family=p g) > u=seq(1999,2016,by=.1) > v=exp(

    41530

    R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归

    实质性问题通常属于模拟某人超过/低于该临床显着阈值的概率的线条。因此，我们使用逻辑回归等方法对连续测量进行二分，并分析新的二元变量。 那么这种方法在实践中如何运作？...任何尝试在使用逻辑回归进行分析之前，在不同阈值下对连续变量进行二分法的人都会知道，估计的系数会发生变化。 我们可以使用模拟。...然后，我们可以yc在不同点上对结果进行二分，以确定这是否会影响x我们使用逻辑回归的估计系数： coef(glm((yc > -2) ~ x, binomial, dat))\["x"\] # Cut it...我们看到虽然平均值大致相同，但当阈值极端时，估计的系数变化更大。最小变量系数是变换后的线性回归系数，因此当我们使用线性回归方法时，结果稳定。 不同方法之间的估计系数模式如何？...我们看到当阈值非常低时，估计系数与阈值非常高时的估计系数非常弱相关（.13）。这些差异只是反映了阈值，在实际数据分析中可能会产生误导。

    65920

    译文 | 在使用过采样或欠采样处理类别不均衡数据后，如何正确做交叉验证？

    作者只使用了一个单独的 EHG 横截面数据（通过捕获子宫电活动获得）训练出来的模型就声称在预测早产的时候具备很高的精度（ [2], 对比没有使用过采样时的 AUC = 0.52-0.60，他的模型的 AUC...据收集数据集的研究人员所说，大部分有价值的信息都是来自于渠道 3，因此我将使用从渠道 3 预提取出来的特征。...） 交叉验证 我决定使用 留一法 来做交叉验证。...这种技术在使用数据集时或者当欠采样时不会有任何错误的余地。但是，当过采样时，情况又会有点不一样，所以让我们看下面的分析。...在 Bloom，我们正致力于更好地建模这些变量，以有效地预测早产风险。

    2.6K60

    单基因绘制组间差异箱线图及ROC曲线

    大家在做数据挖掘时，做完数据预处理，差异分析以及功能富集分析后，往往会挑选一些关键基因，绘制其在组间的差异以及判断两组差异性能的ROC曲线，下面借用人工智能来看看吧。...使用 base R 的 boxplot 函数 这是 R 语言自带的绘图功能，无需额外安装包。...labs(title = "分组箱线图", x = "组别", y = "数值") + theme_minimal() aes(x = Group, y = Value) 定义了 x 轴和 y 轴的变量...gp <- group_list boxplot(v~gp) 结果如下： 方式二：使用 ggplot2 包 这中绘图方式也是我们最常使用的，前面我们也介绍过多组的组间差异绘制小技巧：带有疾病进展的多分组差异结果如何展示...还是同样的配方，灵活使用。

    20410

    R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化

    以下演示了对流行的心脏疾病数据库进行的探索性数据分析。除此之外，还使用不同方法（如逻辑回归、随机森林和神经网络）进行心脏病预测。 数据集：数据集包含76个属性，但建议我们只使用其中的14个进行分析。...在本文中，使用一个合并的数据集构建分类器，并使用交叉验证技术进行性能评估。 特征： Age：年龄（以年为单位）。 Gender：性别，1表示男性，0表示女性。...R log glm(... 显著特征的总结 R d <- heartDiseaseDa... 逻辑回归 R log glm(......贝叶斯层次模型分析示例 R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化 R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 WinBUGS对多元随机波动率模型...R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据 R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析 R语言基于Bagging

    78130

    贝叶斯时空模型-INLA-4

    那么如果我们的数据有时间信息，如何加入到贝叶斯时空分析呢。譬如每年对某一个地区进行疾病的发病率调查，10年数据整合在一起，就可以从时间上或空间上看疾病的变化规律，也就会用到贝叶斯时空模型。...fit_glm=glm(price~area+year,data = df) summary(fit_glm) glm(formula = price ~ area + year, data = df...这是建立INLA的关键，最后，写INLA的公式，带入INLA模型。 2.1 Mesh 下面我们利用时空模型来分析，看看房屋价格随时间变化，在空间的分布规律。...在matrix后的变量，会出现从2010-2014的变量，我们以2010为参照，所以X=data.frame(Xm[,-2])，来去除2010年这一列。...这里我们使用AR1，时间自相关函数。

    1.1K20

    R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集

    为什么？ 我们在这个模型中试图把重点放在作为信用价值指标的数据分类或类别上。这些是分类变量，而不是数字变量。申请人有电话吗？申请人是否已婚？是否有共同签署人？申请人在同一地址住了多长时间？这类事情。...for(i in S) credit\[, i\] as.factor(credit\[, i\]) 现在我们有了有用的数据，我们可以开始应用不同的分析方法。...在这里，我们有选择地使用模型中的变量。但现在只是用五个变量来确定信用度的值。...一个好的规则是尽可能保持模型的简单。增加更多的变量会带来很少的改善，所以坚持使用更简单的模型。 01 02 03 04 方法三：回归树 接下来，让我们试着用回归树的方法来分析数据。...当我们把贷款申请人加入我们的数据库时，如果我们要把他们视为良好的信贷风险，我们希望他们聚集在高密度图的最暗区域。 除非我们收取大量的利息来弥补我们的损失，否则我们可能需要更好的模型。

    35930

    用【R语言】揭示大学生恋爱心理：【机器学习】与【深度学习】的案例深度解析

    本案例中的数据来自某大学的恋爱心理问卷调查，包含多个变量，如年龄、性别、恋爱状态、社交活动频率等。这些变量将作为我们分析和建模的基础。...") # 查看数据结构 # 使用str()函数查看数据框的结构，包括每列的名称、数据类型和示例数据 str(data) 处理缺失值 缺失值会影响数据分析的结果，因此需要进行处理。...(data$gender) data$love_status as.factor(data$love_status) 查看清洗后的数据 最后，我们使用summary()函数查看清洗后的数据，以了解每列的基本统计信息和分布情况...这些特征将作为模型的输入变量，用于预测学生的恋爱状态。通过对这些特征的深入分析和处理，我们可以提升模型的准确性和稳定性。...6.2 数据分析 对案例数据进行详细分析，展示学生的恋爱状态分布及其与其他变量的关系。

    16510

    R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集|附代码数据

    为什么？ 我们在这个模型中试图把重点放在作为信用价值指标的数据分类或类别上。这些是分类变量，而不是数字变量。申请人有电话吗？申请人是否已婚？是否有共同签署人？申请人在同一地址住了多长时间？这类事情。...for(i in S) credit[, i] as.factor(credit[, i]) 现在我们有了有用的数据，我们可以开始应用不同的分析方法。...在这里，我们有选择地使用模型中的变量。但现在只是用五个变量来确定信用度的值。...一个好的规则是尽可能保持模型的简单。增加更多的变量会带来很少的改善，所以坚持使用更简单的模型。 02 03 04 方法三：回归树 接下来，让我们试着用回归树的方法来分析数据。...当我们把贷款申请人加入我们的数据库时，如果我们要把他们视为良好的信贷风险，我们希望他们聚集在高密度图的最暗区域。 除非我们收取大量的利息来弥补我们的损失，否则我们可能需要更好的模型。

    50410

    R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集|附代码数据

    为什么？ 我们在这个模型中试图把重点放在作为信用价值指标的数据分类或类别上。这些是分类变量，而不是数字变量。申请人有电话吗？申请人是否已婚？是否有共同签署人？申请人在同一地址住了多长时间？这类事情。...for(i in S) credit[, i] as.factor(credit[, i]) 现在我们有了有用的数据，我们可以开始应用不同的分析方法。...在这里，我们有选择地使用模型中的变量。但现在只是用五个变量来确定信用度的值。...一个好的规则是尽可能保持模型的简单。增加更多的变量会带来很少的改善，所以坚持使用更简单的模型。 方法三：回归树 接下来，让我们试着用回归树的方法来分析数据。...当我们把贷款申请人加入我们的数据库时，如果我们要把他们视为良好的信贷风险，我们希望他们聚集在高密度图的最暗区域。 除非我们收取大量的利息来弥补我们的损失，否则我们可能需要更好的模型。

    29200
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券