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| 共 14 篇文章 |
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#深度解析# SSR，MSE，RMSE，MAE、SSR、SST、R文章目录。7 对比 MAE、MSE、RMSE、R-square、Adjusted R-squared概述。MSE(均方差、方差)：Mean squared error 该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值，也就是SSE/n，和SSE没有太大的区别，计算公式如下 3. RMSE.但是如果加入的特征值是显著的，则adjusted R-squared也会上升7 ... 阅1276 转1 评0 公众公开 22-09-17 17:47 |
R语言学习笔记之lm函数详解 更新时间：2021年03月11日 14:39:29 作者：旋转小马 这篇文章主要介绍了R语言学习笔记之lm函数详解,本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下。到此这篇关于R语言学习笔记之lm函数详解的文章就介绍到这了,更多相关R语言lm函数内容请搜索脚本之家以前的文章或继... 阅1181 转1 评0 公众公开 22-09-12 09:41 |
R语言predict函数用法。参数：newdata.参数：interval.其中，若interval=“prediction”，则返回在默认置信水平为95%下的置信区间（lwr为区间左端，upr为区间右端）；例如：> yy<-predict(fm,newdata = data.frame(X1=220,X2=2500),interval=''''''''confidence''''''''... 阅1286 转1 评0 公众公开 22-09-11 18:54 |
R语言解读多元线性回归模型。#对lm1模型做逐步回归> step(lm1)Start: AIC=324.51y ~ x1 + x2 + x3 + x4 Df Sum of Sq RSS AIC 908.8 324.51- x3 1 77.03 985.9 340.90- x2 1 109.37 1018.2 348.19- x1 1 249.90 1158.8 377.41- x4 1 2490.56 3399.4 620.65Call:lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4, data = df)Coefficients:(Intercept) x1 ... 阅2544 转4 评0 公众公开 22-09-11 18:53 |
《ggplot2数据分析与图形艺术》学习笔记。qplot(carat, data = diamonds, geom = ''''''''histogram'''''''')qplot(carat, data = diamonds, geom = ''''''''density'''''''')p1 <- qplot(carat, data =... 阅75 转1 评0 公众公开 22-09-10 23:04 |
ggplot(mpg,aes(displ,hwy)) + geom_point(aes(colour=''''''''blue''''''''))ggplot(mpg,aes(displ,hwy))+ geom_point()+ geom_smooth()geom_smooth()smooth程度可以调整ggplot(mpg,aes(displ,hwy))+ geom_point()+ geom_smooth(span=0.2)geom_freqpoly()可以设置binwidth... 阅49 转0 评0 公众公开 22-09-10 23:02 |
geom=“path” 和 geom=“line”：在数据点之间绘制连线，一般用来探索时间和其他变量之间的关系，线条图只能创建从左到右的连线，而路径图则可以是任意方向。3.4条形图geom=“bar”（离散变量）平行坐标图每个样本画一条曲线时（需要保证样本取值可比），将行名rowname作为分组变量，同时结合大数据作图方法（透明度和聚类） 9.3 ggplot()方法... 阅34 转0 评0 公众公开 22-09-10 23:01 |
> library(ggplot2)> p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg))> p + geom_point()image.pngp+geom_point(aes(colour = factor(cyl))) #根据cyl填充颜色p+geom_point(aes(colour =''''''''red'''''''')) #image.pngimage.png.p + geom_point(aes(colour = factor(cyl),... 阅15 转0 评0 公众公开 22-09-10 22:40 |
Histogram and density plotProblem.library(sm)sm.density.compare(data$rating, data$cond)# Add a legend (the color numbers start from 2 and go up)legend(''''''''topright'''''''', levels(data$cond), fill=2+(0:nlevels(data$cond))) 阅5 转0 评0 公众公开 22-09-10 22:34 |
