R语言逻辑回归、GAM、LDA、KNN、PCA主成分分析分类预测房价及交叉验证|数据分享
本研究旨在帮助客户利用房价数据集(查看文末了解数据免费获取方式)进行数据分析,该数据集包含82个变量和2930个数据点。研究目标是通过分类算法将房价分为两个类别。在数据预处理阶段,排除了Order、PID和SalesPrice等变量,对数据进行整合和转换以适应非线性关系。随后运用逻辑回归、GAM、L...
R语言线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例
目的 房价有关的数据可能反映了中国近年来的变化: 人们得到更多的资源(薪水),期望有更好的房子 人口众多 独生子女政策:如何影响房子的几何结构?更多的卧室,更多的空间 我核心的想法是预测房价。然而,我不打算使用任何arima模型;相反,我将使用数据的特性逐年拟合回归。 结构如下: 数据准备:将数值特...
R语言多元逐步回归模型分析房价和葡萄酒价格:选择最合适的预测变量
包含更多的预测变量不是免费的:在系数估算的更多可变性,更难的解释以及可能包含高度依赖的预测变量方面要付出代价。确实, 对于样本大小 ,在线性模型中可以考虑 的预测变量最大数量为 p 。或等效地,使用预测变量p 拟合模型需要最小样本量...
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