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语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析（下）
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（上）：https://developer.aliyun.com/article/1491743 2.5 多重共线性的双变量分析 该模型的真正问题在于共线性现象。共线性关系发生在两个预测因子高度相关的情况下。我...
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（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22596 研究大纲 介绍数据集和研究的目标 探索数据集 可视化 使用Chi-Square独立检验、Cramer's V检验和GoodmanKruskal tau值对数据集进行探索 ...
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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