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完整的R语言预测建模实例-从数据清理到建模预测

本文使用Kaggle上的一个公开数据集，从数据导入，清理整理一直介绍到最后数据多个算法建模，交叉验证以及多个预测模型的比较全过程，注重在实际数据建模过程中的实际问题和挑战，主要包括以下五个方面的挑战：...可以看出，我们的插补出来的值和原始值之间的差异是比较小的，可以帮助我们进行下一步的建模工作。...另外一点，我们在实际工作中，我们用到的预测因子中，往往包含数值型和类别型的数据，但是我们数据中全部都是数值型的，所以我们要增加难度，将其中的一个因子转换为类别型数据，具体操作如下： ?...步骤3：数据分配与建模 在实际建模过程中，我们不会将所有的数据全部用来进行训练模型，因为相比较模型数据集在训练中的表现，我们更关注模型在训练集，也就是我们的模型没有遇到的数据中的预测表现。...因为原生的R只支持单进程，通过我们的设置，可以将四个核都使用起来，可以大为减少我们的计算时间。 我们最后的一个步骤就是要将三个模型进行比较，确定我们最优的一个模型： ?

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R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模

p=5383 介绍 在这篇文章中，我们看看什么是渠道归因，以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来。我们还将通过一个电子商务公司的案例研究来理解这个概念在理论上和实践上如何运作（使用R）。...Google Analytics为归因建模提供了一套标准规则。根据Google的说法，“归因模型是决定销售和转化功劳如何分配给转化路径中的接触点的规则或一组规则。...由于到达状态的概率仅取决于以前的状态，因此可以将其视为无记忆马尔可夫链。 电子商务公司案例研究 让我们进行真实案例研究，看看我们如何实施渠道归因建模。...使用R的实现 让我们继续前进，尝试在R中的实现并检查结果。...输出： R05A.01R05A.02R05A.03R05A.04... ..R05A.18R05A.19R05A.20 1643 NANANA 21910NANANA 9132016NANANA

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    Swift 中的状态建模

    在构建应用程序和设计系统时，最困难的事情之一是决定如何建模和处理状态。当我们的应用程序的一部分最终没有符合我们的预期时，管理状态的代码是一个非常常见的 bug 来源。...我不会在这篇文章中讨论具体的框架或更大的、整个应用程序的架构变化（如RxSwift、ReSwift或使用ELM启发的架构）—— 相反，我想把重点放在我发现非常有用的小型技巧、窍门和模式。...单一数据来源 在对各种状态进行建模时，一个很好的核心原则是尽可能地坚持 "单一数据来源"。一个简单的方法是，你要做到不需要检查多个条件来确定你处于什么状态。让我们来看一个例子。...我们已经去掉了所有的选项，所有特定状态的值现在都被纳入了它们将被使用的状态中。...paused(PlaybackState) 反应式渲染 然而，如果你开始像上面那样对你的状态进行建模，却一直在写强制性的状态处理代码（像上面那样使用多个if/else语句），事情就会变得很难看。

    1.4K10

    干货：基于树的建模-完整教程(R & Python)

    因此,对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于树的建模。...在成功完成本教程之后,有望初学者成为一个精通使用基于树的算法并能够建立预测模型的人。 注意:本教程不需要掌握机器学习的知识。然而,了解R或Python的基础知识将是有益的。...入门书籍可以参考《Python完整教程》和《R完整教程》。 1.决策树是什么?它是如何工作的呢? 决策树是一种监督学习算法(有一个预定义的目标变量),主要是用于分类问题。...3.较少的数据清洗要求: 相比其他建模技术它需要较少的数据清洗。它的公平程度不受异常值和缺失值的影响。 4.数据类型不是一个约束:它可以处理数值和分类变量。...②在回归树中,训练数据中的终端节点的价值获取是观测值落在该区域的平均响应。因此,如果一个看不见的数据观察落在那个区域,我们将它估算为平均值。

    1.1K70

    R语言建模入门：如何理解formula中y~.和y~x:z的含义？

    背景：2019年的某月末日，三路人开局，兴趣所致组建了“花儿少年”：一个有组织、有纪律的R语言入门交流学习组织。自此，开启了一段小白&大师的成长史。...01 — 如何理解formula中y~.和y~x:z的含义？ y~. 和 y~x:z 是一个简单的formula。~和 : 是formula中的运算符，但它们与通常理解的数学运算符存在一定的差距。...以下是formula中其他一些运算符的含义： ~ ：~连接公式两侧，~的左侧是因变量，右侧是自变量。 + ：模型中不同的项用+分隔。注意R语言中默认表达式带常数项，因此估计 只需要写y~x。...- ：-表示从模型中移除某一项，y~x-1表示从模型中移除常数项，估计的是一个不带截距项的过原点的回归方程。此外，y~x+0或y~0+x也可以表示不带截距项的回归方程。...02 — 参考来源 《R语言实战》 https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/formula.html

    8K31

    技能 | 基于树的建模-完整教程(R & Python)

    因此，对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于树的建模。...在成功完成本教程之后，有望初学者成为一个精通使用基于树的算法并能够建立预测模型的人。 注意：本教程不需要先验知识的机器学习。然而，了解R或Python的基础知识将是有益的。...开始你可以遵循Python 和R的完整教程。 1.决策树是什么？它是如何工作的呢？ 决策树是一种监督学习算法(有一个预定义的目标变量)，主要是用于分类问题。它适用于分类和连续的输入和输出变量。...一个基于树的建模的完整的教程(R & Python)第一部分 5.修剪：当我们删除一个决定节点的子节点，这个过程称为修剪。也可以说相反分裂的过程。 6.分支/子树：整个树的子部分称为分行或子树。...②在回归树中，训练数据中的终端节点的价值获取是观测值落在该区域的平均响应。因此，如果一个看不见的数据观察落在那个区域，我们将它估算为平均值。

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    巧用R语言生成建模所需的测试数据

    注释：n必须一致 #了解第一个随机数生成函数：runif runif(n,min,max)#随机生成n个在min和max之间的随机数 #默认runif(n)中min=0，max=1 #未设置set.seed...x为原数据，levels是x中的不同水平，labels是与x中每个水平对应的标签。...#x被抽样数据；size抽样个数；replace = FALSE/TRUE无重复抽样/重复抽样；prob挑选概率（x与prob对应） sample(x, n, replace=FALSE) #从x中无重复的取...但不能匹配换行\\转义字符，如果要匹配就要写成“\\(\\)”|表示可选项，即|前后的表达式任选一个^取非匹配$放在句尾，表示一行字符串的结束()提取匹配的字符串，(\\s*)表示连续空格的字符串[]选择方括号中的任意一个...(如[0-2]和[012]完全等价，[Rr]负责匹配字母R和r){}前面的字符或表达式的重复次数。

    1.9K30

    【R语言】R中的因子（factor）

    R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。

    3.4K30

    DDD中的建模方法有哪些

    说明：在建模中对上述颜色表示的内容进行解释，用于分类或者描述建模过程中产生的数据，事件，或者活动。...2.2 建模步骤 以满足运营和管理的需要为前提，寻找需要追溯的事件或者称为关键业务时刻； 根据这些需要追溯，寻找足迹以及对应的关键业务时刻对象； 寻找关键业务时刻对象周围的人,事,物对象； 从人,事,物中抽象出角色...3.2 概念 在“四色建模法”的“时标对象”的基础上确定”限界上下文”与“聚集”的概念，再使用“纸和笔来管理”的方法，力图在建模过程中实现“分而治之”，增强数据的完整性，并避免过度设计。...注：这里的时标对象就是业务发生时刻。聚集就是DDD中的聚合模式。...，如促销系统中抽象出促销产品，权限系统中抽象出授权） 找出领域模型中的聚合，以及每个聚合的聚合根 梳理聚合之间的关系 场景走查，检查领域模型如何满足用例需求 5.3 实战案例 商品发布场景建模过程：

    1.3K30

    机器学习建模中的 Bagging 思想

    我们在生活中做出的许多决定都是基于其他人的意见，而通常情况下由一群人做出的决策比由该群体中的任何一个成员做出的决策会产生更好的结果，这被称为群体的智慧。...当预测建模项目的最佳性能是最重要的结果时，集成学习方法很受欢迎，通常是首选技术。 ?...· 机器学习建模的偏差和方差 · 机器学习模型产生的错误通常用两个属性来描述：偏差和方差。 偏差是衡量模型可以捕获输入和输出之间的映射函数的接近程度。...理想情况下，我们更喜欢低偏差和低方差的模型，事实上，这也是针对给定的预测建模问题应用机器学习的目标。模型性能的偏差和方差是相关的，减少偏差通常可以通过增加方差来轻松实现。...与单个预测模型相比，集成用在预测建模问题上实现更好的预测性能。实现这一点的方式可以理解为模型通过添加偏差来减少预测误差的方差分量（即权衡偏差-方差的情况下）。

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    R语言泊松回归对保险定价建模中的应用：风险敞口作为可能的解释变量

    p=13564 ---- 在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...如果我们必须使用相同的程序，但是一个程序的暴露时间为6个月，而另一个则是一年，那么自然应该假设平均而言，第二个驾驶员的事故要多两倍。这是使用标准（均匀）泊松过程来建模索赔频率的动机。...当然，在进行费率评估的过程中，这可能不是一个相关的问题，因为精算师需要预测年度索赔频率（因为保险合同应提供一年的保险期）。...为了更具体和更好地理解，请考虑以下模型：考虑使用Poisson流程对索赔到达进行建模，以及专职于其保险公司的人员。...如果某人的风险敞口很大，那么上面输出中的负号表示该人平均应该没有太多债权。 如我们所见，这些模型产生了相当大的差异输出。注意，可能有更多的解释。

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    预测建模中的重抽样方法

    在我2018年左右刚开始学习生信数据挖掘的时候，临床预测模型就被广泛应用于各种生信SCI中，但它在临床中的使用，远比这个早得多！ 不知道什么原因最近又火起来了！...留出法(holdout) 大家最常使用的，把数据集随机划分为训练集(train)/测试集(test)的做法就是holdout，其中训练集用于建模，测试集用于评估模型表现。...比如5折交叉验证，就是把数据集分为5个子集（比如分成A,B,C,D,E,5份），在建模时，首先会使用其中A,B,C,D,4份数据进行建模，然后用剩下的E数据评估模型表现，接下来使用A,B,C,E，4份数据建模...模型表现好不好首先是数据原因，一个牛逼的数据不需要复杂的模型也能有很好的结果，数据预处理对数据影响很大，大家可以参考这篇推文：预测建模常用的数据预处理方法。...所以一开始把数据就划分为2份是一个很好的解决方法。如果你有很多个数据集，你完全可以在其中1个数据集中使用各种方法建模。

    1.4K20

    层次分析法在数学建模中的matlab实现【数学建模】

    前言：MATLAB是数学建模比赛中较受欢迎的一种编程语言，为了满足一些参加数学建模比赛小伙伴的需求，我们创建了这个专题，并会在接下来的一段时间里定期地为大家推送一些算法文章。...今天我们学习的是数学建模中的层次分析法。 一、层次分析法的介绍 层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称 AHP），最早是由美国运筹学家 T. L....二、运用层次分析法建模过程： 运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行： （a）建立递阶层次结构模型； （b）构造出各层次中的所有判断矩阵； （c）层次单排序及一致性检验； （d）层次总排序及一致性检验...的值，层次分析法的创造者Saaty提出引用数字 1~9 及其倒数作为标度。 ? 问题中所建立的判断矩阵为： 准则层中的判断矩阵： ? 方案层中的判断矩阵： ?...鉴于此，matlab爱好者公众号计划推出【数学建模】系列，将逐一揭开数学建模的“神秘”面纱，与大家一起在数学建模的海洋里畅游。

    2.8K20

    「R」R 中的方差分析ANOVA

    因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响 控制A时，B对y的影响 控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。 一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。

    4.7K21

    R语言泊松回归对保险定价建模中的应用：风险敞口作为可能的解释变量

    p=13564 ---- 在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...如果我们必须使用相同的程序，但是一个程序的暴露时间为6个月，而另一个则是一年，那么自然应该假设平均而言，第二个驾驶员的事故要多两倍。这是使用标准（均匀）泊松过程来建模索赔频率的动机。...当然，在进行费率评估的过程中，这可能不是一个相关的问题，因为精算师需要预测年度索赔频率（因为保险合同应提供一年的保险期）。...为了更具体和更好地理解，请考虑以下模型：考虑使用Poisson流程对索赔到达进行建模，以及专职于其保险公司的人员。...如果某人的风险敞口很大，那么上面输出中的负号表示该人平均应该没有太多债权。 如我们所见，这些模型产生了相当大的差异输出。注意，可能有更多的解释。

    1K30

    R tips: R中的颜色配置方案

    数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用hcl颜色方案，不推荐使用rainbow等颜色方案了。...，常用于着色离散变量； sequential的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有

    3.8K40

    R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模|附代码数据

    在这篇文章中，我们看看什么是渠道归因，以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来 我们还将通过一个电子商务公司的案例研究来理解这个概念如何在理论上和实践上运作（使用R）。 什么是渠道归因？...Google Analytics为归因建模提供了一套标准规则。根据Google的说法，“归因模型是决定销售和转化如何分配给转化路径中的接触点的规则或一组规则。...事实上，这是一个马尔可夫链的应用。如果我们要弄清楚渠道1在我们的客户从始至终转换的过程中的贡献，我们将使用去除效果的原则。...由于到达状态的概率仅取决于之前的状态，因此可以将其视为无记忆马尔可夫链。 电子商务公司案例研究 让我们进行真实案例研究，看看我们如何实施渠道归因建模。...我们将在下一节中使用R来解决这个问题。 使用R的实现 我们读取数据，尝试在R中实现并检查结果。 > head(channel) 输出： 1.

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