数据分享|R语言机器学习预测案例合集：众筹平台、机票折扣、糖尿病患者、员工满意度
在数据驱动的当代社会，机器学习已成为揭示复杂现象、预测未来趋势的重要工具。特别是在商业决策、健康管理、交通出行等多个领域，机器学习技术的应用日益广泛（点击文末“阅读原文”获取完整数据）。 相关视频 ...
R语言分析糖尿病数据：多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box's M检验可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33609Reaven和Miller（1979）研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。他们使用斯坦福线性加速器中心的PRIM9系统将数据可视化为3D，并发现了一个奇特的图案，看起来像是一个有两个翼的大斑点（点击文末“...
R语言组lasso改进逻辑回归变量选择分析高血压、易感因素、2型糖尿病和LDL可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33015 本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素，帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。3个模型：Logistic模型、成组Lasso Logistic模型、由组Lasso选出协变量的Logistic模型，有3个易感因素...
R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型
Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）在给定的模型上执行正则化和变量选择。根据惩罚项的大小，LASSO将不太相关的预测因子缩小到（可能）零。因此，它使我们能够考虑一个更简明的模型。在这组练习中，我们将在R中实现LASSO回归。 练...
R语言在BRFSS数据中可视化分析探索糖尿病的影响因素
数据集：行为危险因素监视系统数据摘要：该数据集是来自全美约40万份与健康相关主题的问卷调查。BRFSS始于1980年代，并已通过问卷调查在美国用于监测普遍的疾病。该研究是追溯性的，而不是设计性的实验，因此尽管可以推断出相关性，但不能因果关系。 数据集中的特征既是连续的又是分类的。目标：探索性别，体重...
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