R语言软件对房屋价格预测:回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络和SVM可视化|数据分享
在房地产市场中,准确地预测房屋价格是至关重要的。过去几十年来,随着数据科学和机器学习的快速发展,各种预测模型被广泛应用于房屋价格预测中。而R语言作为一种强大的数据分析和统计建模工具,被越来越多的研究者和从业者选择用于房屋价格预测(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 ...
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(下)
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(上):https://developer.aliyun.com/article/1498749 具有固定缺陷地中海贫血的人患心脏病的可能性更高 ggplot(heartDiseaseData,...
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(上)
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760 众所周知,心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用,尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病(例如心脏病)的存在...
R语言集成模型:提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据
特别是在经济学/计量经济学中,建模者不相信他们的模型能反映现实。比如:收益率曲线并不遵循三因素的Nelson-Siegel模型,股票与其相关因素之间的关系并不是线性的,波动率也不遵循Garch(1,1)过程,或者Garch(?,?)。我们只是试图为我们看到的现象找到一个合适的描述。 模型的发展往往不...
R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量)。但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量。随着两个以上的解释变量,它开始变得更加复杂的可视化。 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 ...
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