R语言进行机上方法和实例(一)R语言进行机上道与实例(一)

版权声明:本文也博主原创文章,转载请注明出处

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  机器上之钻研世界是说明计算机算法,把多少变动也智能行为。机器上及数量挖掘的区分可能是机上侧重于实践一个已知道的任务,而数发掘是以挺数据被搜索有价的物。

  机器上之研讨领域是表明计算机算法,把数量变动吗智能行为。机器上与数量挖掘的别可能是机械上侧重于行一个早已解的职责,而数发掘是于异常数目中找寻有价的东西。

机器上一般步骤

  • 收集数据,将数据转发为顺应分析的电子数码
  • 探索以及准备数据,机器上中广大岁月花在数额探索受到,它而学习又多的数目信息,识别它们的分寸区别
  • 依据数据训练模型,根据你一旦学啊的设想,选择而只要运用的一律种或又算法
  • 评模型的性,需要根据一定之印证专业
  • 改善模型的属性,有时候要以还高级的法门,有时候用转移模型

机器上一般步骤

  • 收集数据,将数据转发为符分析的电子数据
  • 追究与准备数据,机器上着很多时光花在数量探索受到,它若学习又多之数量信息,识别它们的一线区别
  • 冲数训练模型,根据你如学啊的考虑,选择你要使用的均等种要又算法
  • 评价模型的属性,需要根据一定之考查专业
  • 改进模型的性,有时候用利用更高级的道,有时候需要换模型

机上算法

机械上算法

发出监督上算法

用来分类:k近邻,朴素贝叶斯,决策树,规则学习,神经网络,支持于量机
用于数值预测:线性回归,回归树,模型树,神经网络,支持为量机

发监控上算法

用以分类:k近邻,朴素贝叶斯,决策树,规则学习,神经网络,支持为量机
用来数值预测:线性回归,回归树,模型树,神经网络,支持为量机

任监控上算法

用于模式识别(数据里关系的紧密性):关联规则
用以聚类:k均值聚类

甭管监控上算法

用以模式识别(数据中沟通的紧密性):关联规则
用来聚类:k均值聚类

R语言机器上算法实现

R语言机器上算法实现

kNN(k-Nearest Neighbors,k近邻)

  • 原理:计算距离,找到测试数据的k个近邻,根据k个近邻的分类预测测试数据的归类
  • 动k近邻需要用各个特征转换为一个业内的界定(归一化处理),可以以min-max标准化(所有值落在0~1范围,新数据=(原数-最小值)/(最深价值-最小值)),也足以采用z-score
    标准化(新数据=(原数-均值)/标准差)。
  • 对于名义变量(表示项目),可以开展哑变量编码,其中1表示一个类别,0表示其余类型,对于n个类别的名义变量,可以用n-1单性状进行哑变量编码,比如(高,中,低),可以为此大、中简单类似的哑变量表示马上三类(高:1凡,0
    其它,中:1是,0,其它)
  • 亮点:简单且实用,对数据分布没有要求,训练等很快;
  • 短:不出模型,在意识特征之间的涉及达到的能力有限,分类等很缓慢,需要大量底内存,名义变量和短数据要分外处理
  • R代码:
    行使class包的knn函数,对于测试数据被的各个一个实例,该函数使用欧氏距离标识k个近邻,然后选出k个近邻中大部所属之慌看似,如果票数相等,测试实例会给随便分配。
       dt_pred <- knn(train = dt_train,test = dt_test,class =
    dt_train_labels,k = 3)
    #train:一个蕴含数值型训练多少的数据库;test:一个饱含数值型测试数据的数据框;class训练多少列一行分类的一个因子变量;k:标识最近邻数据的一个整数(通常取实例数的平方根);
    该函数返回一个向量,该向量含有测试数据框中各一行的预计分类
      尽管kNN是并不曾进行其他学习的简单算法,但是可能处理及其复杂的任务,比如识别肿瘤细胞的肿块。
  • 对R自带iris数据用kNN进行训练、预测并与实际结果对比

llibrary(class)
library(gmodels)

#prepare data
set.seed(12345) #set random seed in order to repeat the result
iris_rand <- iris[order(runif(150)),]
iris_z <- as.data.frame(scale(iris_rand[,-5])) #z score normalize
train <- iris_z[1:105,]
test <- iris_z[106:150,]
train.label <- iris_rand[1:105,5]
test.label <- iris_rand[106:150,5]

#kNN
pred <- knn(train,test,train.label,k=10)

#comfusion matrix 
CrossTable(pred,test.label,prop.r = F,prop.t = F,prop.chisq = F)

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  这个结果显示kNN对测试数据全展望是

kNN(k-Nearest Neighbors,k近邻)

  • 原理:计算距离,找到测试数据的k个近邻,根据k个近邻的归类预测测试数据的分类
  • 以k近邻需要拿相继特征转换为一个标准的限(归一化处理),可以运用min-max标准化(所有值落在0~1范围,新数据=(原数-最小值)/(最要命价值-最小值)),也足以使z-score
    标准化(新数据=(原数-均值)/标准差)。
  • 对名义变量(表示项目),可以展开哑变量编码,其中1表示一个品种,0表示其余类型,对于n个类别的名义变量,可以据此n-1只特色进行哑变量编码,比如(高,中,低),可以就此高、中简单类似的哑变量表示这三类(高:1凡是,0
    其它,中:1凡是,0,其它)
  • 亮点:简单且行,对数据分布没有要求,训练等很快;
  • 短:不发出模型,在意识特征之间的涉达到的力量简单,分类等大缓慢,需要大量的内存,名义变量和欠数据要额外处理
  • R代码:
    使用class包的knn函数,对于测试数据遭到之各级一个实例,该函数使用欧氏距离标识k个近邻,然后选出k个近邻中大部分所属的死去活来看似,如果票数相等,测试实例会受擅自分配。
       dt_pred <- knn(train = dt_train,test = dt_test,class =
    dt_train_labels,k = 3)
    #train:一个涵盖数值型训练多少的数据库;test:一个包含数值型测试数据的数据框;class训练多少列一行分类的一个因子变量;k:标识最近邻数据的一个平头(通常取实例数的平方根);
    该函数返回一个向量,该向量含有测试数据框中列一行的展望分类
      尽管kNN是连不曾进展任何学习之粗略算法,但是却能够处理及其复杂的天职,比如识别肿瘤细胞的疙瘩。
  • 针对R自带iris数据用kNN进行训练、预测并与事实上结果比

llibrary(class)
library(gmodels)

#prepare data
set.seed(12345) #set random seed in order to repeat the result
iris_rand <- iris[order(runif(150)),]
iris_z <- as.data.frame(scale(iris_rand[,-5])) #z score normalize
train <- iris_z[1:105,]
test <- iris_z[106:150,]
train.label <- iris_rand[1:105,5]
test.label <- iris_rand[106:150,5]

#kNN
pred <- knn(train,test,train.label,k=10)

#comfusion matrix 
CrossTable(pred,test.label,prop.r = F,prop.t = F,prop.chisq = F)

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  这个结果显示kNN对测试数据全预测是

仔细贝叶斯分类

  • 原理:基于节约贝叶斯定理,根据先验概率计算预测实例的属于不同类型的究竟似然,再以某项目的似然除以不同门类似然的同获取预测实例在有项目的票房价值
  • 用节省贝叶斯算法每个特征必须是分类变量,对于数值型变量,可以以数值型特征离散化(分段),可以依据直方图查看数据明白的分隔点,如果没确定性的分隔点,可以采用三私分位数,四分位数,五分位数,分段太少会将要信息丢失
  • 拉普拉斯估价:对于一些从来没起的概率为0的,会影响概率的估价,拉普拉斯估价本质上是以概率表的每个计数加上一个比小的再三,这样保证每一样看似吃每个特征有的票房价值是勿零的。
  • 优点:简单、快速、有效;能处理噪声数据以及缺乏数据;需要为此来训练的例证相对比少,但同能够处理好大方之例子;很爱取得一个展望的估量概率值;
  • 缺陷:依赖让一个常用的不当而,即一律的要以及单独特征;应用在大方数值特征的多少集时并无佳;概率的估价值相对于预测的类而言更加不可靠。
  • R代码:
    使用维也纳理工大学统计有关出之e1071添加包中的naiveBayes
      m <- naiveBayes(train,class,laplace=0)
    #train:数据框或者隐含训练多少的矩阵,class:包含训练多少列一行的分类的一个因子向量,laplace:控制拉普拉斯估价的一个数值,可以展开调剂看是否会见加强型性能;该函数返回一个节约贝叶斯模型对象,该目标会用于预测
       p <- predict(m,test,type=”class”) #m:由函数naiveBays(
    )训练之一个模
    ,test:数据框或者隐含测试数据的矩阵,包含与用来起分类器的训多少的等同特征;type:值吗”class”或者”raw”,标识预测向量最可能的类别值或者原有预测的票房价值值

library(e1071)
library(gmodels)

set.seed(12345) #set random seed in order to repeat the result
iris_rand <- iris[order(runif(150)),]
train <- iris_rand[1:105,-5]
test <- iris_rand[106:150,-5]
train.label <- iris_rand[1:105,5]
test.label <- iris_rand[106:150,5]

#tranform numerical variable to classified variable
conver_counts <- function(x){
  q <- quantile(x)
  sect1 <- which(q[1] <= x & x<= q[2])
  sect2 <- which(q[2 ]< x & x <= q[3])
  sect3 <- which(q[3]< x & x <= q[4])
  sect4 <- which(q[4]< x & x <= q[5])
  x[sect1] <- 1
  x[sect2] <- 2
  x[sect3] <- 3
  x[sect4] <- 4
  return(x)
}
train <- apply(train,2,conver_counts)

#naiveBayes
m <- naiveBayes(train,train.label,laplace=1)
pred <- predict(m,test,type="class") 

#comfusion matrix 
CrossTable(pred,test.label,prop.r = F,prop.t = F,prop.chisq = F)

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可见对第一类似(setosa)分类上预计错误率很高,这或许反映了节俭贝叶斯算法的缺陷,对于拍卖大量数值特征数据集时并无精彩

刻苦贝叶斯分类

  • 规律:基于节约贝叶斯定理,根据先验概率计算预测实例的属于不同类别的终究似然,再以某项目的似然除以不同门类似然的以及沾预测实例在某个项目的概率
  • 应用节省贝叶斯算法每个特征必须是分类变量,对于数值型变量,可以用数值型特征离散化(分段),可以根据直方图查看数据肯定的分隔点,如果无确定性的分隔点,可以以三分割位数,四分位数,五分位数,分段太少会拿重大信息丢失
  • 拉普拉斯估价:对于某些从来没起的几率为0的,会影响概率的量,拉普拉斯估价本质上是当概率表的每个计数加上一个于小之累,这样保证各级一样类吃每个特征来的概率是休零之。
  • 亮点:简单、快速、有效;能处理噪声数据及少数据;需要因此来训练之事例相对比少,但同样能处理好大方底例证;很爱取得一个预测的估量概率值;
  • 缺陷:依赖让一个常用的不当而,即一律的重要性以及单独特征;应用在大量数值特征的多少集时连无完美;概率的估算值相对于预测的类而言更加不可靠。
  • R代码:
    使维也纳理工大学统计有关出的e1071添加包中的naiveBayes
      m <- naiveBayes(train,class,laplace=0)
    #train:数据框或者隐含训练多少的矩阵,class:包含训练多少列一行的分类的一个因子向量,laplace:控制拉普拉斯估价的一个数值,可以展开调试看是否会面增高型性能;该函数返回一个俭朴贝叶斯模型对象,该目标会用于预测
       p <- predict(m,test,type=”class”) #m:由函数naiveBays(
    )训练之一个模
    ,test:数据框或者隐含测试数据的矩阵,包含与用来建立分类器的训练多少的同样特征;type:值为”class”或者”raw”,标识预测向量最可能的类别值或者原预测的概率值

library(e1071)
library(gmodels)

set.seed(12345) #set random seed in order to repeat the result
iris_rand <- iris[order(runif(150)),]
train <- iris_rand[1:105,-5]
test <- iris_rand[106:150,-5]
train.label <- iris_rand[1:105,5]
test.label <- iris_rand[106:150,5]

#tranform numerical variable to classified variable
conver_counts <- function(x){
  q <- quantile(x)
  sect1 <- which(q[1] <= x & x<= q[2])
  sect2 <- which(q[2 ]< x & x <= q[3])
  sect3 <- which(q[3]< x & x <= q[4])
  sect4 <- which(q[4]< x & x <= q[5])
  x[sect1] <- 1
  x[sect2] <- 2
  x[sect3] <- 3
  x[sect4] <- 4
  return(x)
}
train <- apply(train,2,conver_counts)

#naiveBayes
m <- naiveBayes(train,train.label,laplace=1)
pred <- predict(m,test,type="class") 

#comfusion matrix 
CrossTable(pred,test.label,prop.r = F,prop.t = F,prop.chisq = F)

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看得出对第一接近(setosa)分类上预计错误率很高,这或者反映了仔细贝叶斯算法的弱项,对于拍卖大量数值特征数据集时并无可以

决策树

  • 规律:以树形结构建立模型。使用同一栽名叫递归划分的探索法。这种艺术一般号称分而治之,因为它们采取特色的值将数据说明为有相似类的比较小之子集。从象征全数据集的数目结点开始,该算法选择最为会预测目标类的表征,然后,这些案例以给划分到就同样特点的不同值的组中,这同一控制形成了第一组树枝。该算法继续分而治之其他结点,每次挑最佳的候选特征,直到上停止的正儿八经。如果一个节点停止,它可能具有下列情形:节点上保有(几乎所有)的案例都属同一类,没有剩余的特点来划分辩案例之间的界别,决策树已经高达了先定义的分寸限制。
  • C5.0算法,时最出名的裁决树算法之一,单线程版本的源代码是明的,R中有编制好之该次。C5.0算法都化为转变决策树的行业标准,因为它适用于大部分种类的题材,并且可以直接利用。与任何先进的机械上型(神经网络和支撑为量机)相比,一般呈现的几一致,并且又易理解与布置
  • 选择最佳的剪切,需要建立分割的正儿八经,有信息增益,基尼系数,卡方统计量,和增益比,C5.0算法使用信息增益
  • 修理决策树:如果决定树增长过非常,将会见要决策过于具体,模型将会超负荷拟合训练多少,解决是题材之平等种植方法是要是达到自然数量之表决,或者决策节点才包含微量的案例,我们便已树之滋长,这叫提前停止法,或者预剪枝决策树法。分为预剪枝(提前确定树之尺寸)和晚剪枝(一旦培养生的了特别,就冲节点处的错误率使用修剪准则将决定树减少到重适合的大小,通常比较预剪枝更有效)。
  • 起适应加强算法:进行过多次尝试,在核定树中是起多决策树,然后这些决策树通过投票表决的主意吗每个案例选择最佳的分类。
  • 亮点:一个适用于大部分题目之通用分类器;高度自动化的上学过程,可以处理数值型数据、名义特征跟短斤缺两数据;只使最关键的特征;可以用来只有相对较少教练案例的多寡或者发生一定多训练案例之数据;没有数学背景也只是说一个模子的结果(对于比较小的树);比任何复杂的范更管用
  • 症结:决策树模型在根据所有大量水平的表征进行分割时数是发出偏的;很爱过于拟合或者无克充分拟合模型;因为靠让轴平行分割,所以当针对有的涉嫌建立模型时见面来不便;训练多少中的小变可能造成决策逻辑的于充分的变迁;大之决策树可能难以明白,给起底决定可能拘留起违反直觉。
  • R代码:
    使用R包C50的函数C5.0
      m <- C5.0(train,class,trials=1,costs=NULL)
    #train:一个分包训练多少的数据框;class:包含训练多少列一行的分类的一个因子;trials:为一个但卜数值,用于控制从适应加强循环的次数(默认值为1),一般用10,因为研究表明,这会退关于测试数据约25%的概率;costs:为一个可选矩阵,用于给出与各种类型错误相对应之本钱,和混淆矩阵稍微不同,行用来表示预测值,列用来代表实际值);函数返回一个C5.0模型对象,该对象会用于预测
      p <- predict(m,test,type=”class”)
    #m:有函数C5.0()训练之一个模子;test:一个蕴含训练多少的数据框,该数据框和用来创造分类其的数额框有同样的表征;type:取值为”class”或者”prob”,表识预测是太可能的类别值或者是老之前瞻概率;该函数返回一个向量,根据参数type的取值,该向量含有预测的类别值或者原有预测的几率值

library(C50)
library(gmodels)

set.seed(12345) #set random seed in order to repeat the result
iris_rand <- iris[order(runif(150)),]
train <- iris_rand[1:105,-5]
test <- iris_rand[106:150,-5]
train.label <- iris_rand[1:105,5]
test.label <- iris_rand[106:150,5]

#C50
m <- C5.0(train,train.label,trials = 10)
pred <- predict(m,test,type="class") 

#comfusion matrix 
CrossTable(pred,test.label,prop.r = F,prop.t = F,prop.chisq = F)

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决策树

  • 原理:以树形结构建立模型。使用相同种植叫做递归划分的探索法。这种办法一般号称分而治之,因为它用特色的价值将数据说明为所有相似类的可比小的子集。从代表任何数据集的数据结点开始,该算法选择最能够预测目标类的表征,然后,这些案例用受分割到当下同一特性的不同值的组中,这等同说了算形成了第一组树枝。该算法继续分而治之其他结点,每次选最佳的候选特征,直到上停止的正规化。如果一个节点停止,它恐怕有下列情况:节点上享有(几乎有)的案例都属于同一类,没有多余的特点来分辩案例之间的区分,决策树已经达到了优先定义之大小限制。
  • C5.0算法,时不过有名的裁决树算法之一,单线程版本的源代码是当面之,R中生编制好的拖欠次。C5.0算法都化为转变决策树的行业标准,因为其适用于多数型的问题,并且可一直下。与其他先进的机器上型(神经网络和支撑于量机)相比,一般呈现的几乎同一,并且更便于掌握和配置
  • 择最佳的剪切,需要树立分割的业内,有消息增益,基尼系数,卡方统计量,和增益比,C5.0算法使用信息增益
  • 修理决策树:如果仲裁树增长过很,将会如决策过于具体,模型将会晤过度拟合训练多少,解决之题目之同一栽办法是只要上自然数量的表决,或者决策节点才含微量之案例,我们不怕停止树的滋长,这称为提前终止法,或者预剪枝决策树法。分为预剪枝(提前确定树之大大小小)和晚剪枝(一旦培养生的了好,就依据节点处的错误率使用修剪准则将表决树减少到还恰当的轻重,通常比较预剪枝更有效)。
  • 起适应加强算法:进行过多浅尝试,在表决树中是立多决策树,然后这些决策树通过投票表决的主意也每个案例选择最佳的归类。
  • 亮点:一个适用于多数题目的通用分类器;高度自动化的读过程,可以拍卖数值型数据、名义特征跟短斤缺两数据;只利用最重大的特性;可以用于只有相对比少教练案例之多少或者有相当多训练案例的数据;没有数学背景也只是讲一个模型的结果(对于比较小之树);比其他复杂的型更使得
  • 症结:决策树模型在根据所有大量程度的特点进行私分时屡屡是起偏的;很轻过于拟合或者不能够尽量拟合模型;因为靠让轴平行分割,所以于针对一些事关起模型时见面产生紧;训练多少被的有点变化也许导致决策逻辑的比生之变;大的核定树可能麻烦知晓,给有之表决可能拘留起违反直觉。
  • R代码:
    使用R包C50的函数C5.0
      m <- C5.0(train,class,trials=1,costs=NULL)
    #train:一个分包训练多少的数据框;class:包含训练多少列一行的分类的一个因子;trials:为一个可是卜数值,用于控制从适应加强循环的次数(默认值为1),一般用10,因为研究表明,这会降低关于测试数据大约25%的几率;costs:为一个可选矩阵,用于受闹与各种类型错误相对应之本金,和混淆矩阵稍微不同,行用来表示预测值,列用来代表实际值);函数返回一个C5.0模型对象,该目标会用于预测
      p <- predict(m,test,type=”class”)
    #m:有函数C5.0()训练之一个模型;test:一个分包训练多少的数据框,该数据框和用来创造分类其的数目框有同样的特点;type:取值为”class”或者”prob”,表识预测是最好可能的类别值或者是旧的展望概率;该函数返回一个向量,根据参数type的取值,该向量含有预测的类别值或者原预测的几率值

library(C50)
library(gmodels)

set.seed(12345) #set random seed in order to repeat the result
iris_rand <- iris[order(runif(150)),]
train <- iris_rand[1:105,-5]
test <- iris_rand[106:150,-5]
train.label <- iris_rand[1:105,5]
test.label <- iris_rand[106:150,5]

#C50
m <- C5.0(train,train.label,trials = 10)
pred <- predict(m,test,type="class") 

#comfusion matrix 
CrossTable(pred,test.label,prop.r = F,prop.t = F,prop.chisq = F)

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规则学习分类

  • 规律:规则学习算法使用了一致栽名叫独立而治之的探索法。这个过程包括确定训练多少被蒙一个案例子集的平整,然后还由剩余的数额遭到分离有拖欠分区。随着规则的多,更多的数据子集会于分手,直到满数据集都被盖,不再发生案例残留,独立而治之和决策树的分而治之区别很有些,决策树的每个决策节点会遭遇过去决策历史之影响,而规则学习不存这样的沿袭。随着规则之长,更多之数据子集会于分别,知道一切数据集都被掩盖,不再产生案例为封存

规则学习分类

  • 原理:规则学习算法使用了同样栽叫做独立而治之的探索法。这个过程包括确定训练多少中盖一个案例子集的条条框框,然后重新打剩余的数目被分别有拖欠分区。随着规则之充实,更多的数据子集会于分手,直到所有数据集都被埋,不再来案例残留,独立而治之和决策树的分而治之区别很粗,决策树的每个决策节点会遭到过去决策历史的影响,而规则学习不存在这么的传。随着规则的加码,更多之数据子集会于分别,知道整个数据集都被蒙,不再出案例给保留
单规则(1R)算法
  • ZeroR,一个规则学习算法,从字面上看无规则学习,对于一个不标记的案例,不用考虑它的特征值就会见管其预测为最广泛的好像
  • 单规则算法(1R还是OneR)在ZeroR的底子及添加一个条条框框。像K近邻一样虽然简易,但是频繁表现的比你预期的和谐。
  • 可取:可以十分成一个单一的、易于理解的、人类可读之经历法则(大拇指法则);表现往往非常的好;可以看做再扑朔迷离算法的一个规范;
  • 缺陷:只利用了一个纯粹的特性;可能会见过分简短
  • R代码:
    采用R包RWeka中OneR()函数来贯彻1R算法
      m <- OneR(class ~ predictors,data = mydata)
    #class:是mydata数据框中需要预测的那么一列;predictors:为一个公式,用来指定mydata数据框中之所以来进展展望的特征;data:为涵盖一个class和predictors所要求的数量的数据框;该函数返回一个1R型对象,该对象能够用于预测
      p <- predict(m,test)
    #m:由函数OneR()训练之一个模;test:一个蕴含测试数据的数据框,该数据框和用来创造分类器的教练多少有所相同的特色;该函数返回一个包含预测的项目的向量

library(RWeka)
library(gmodels)

set.seed(12345) #set random seed in order to repeat the result
iris_rand <- iris[order(runif(150)),]
train <- iris_rand[1:105,]
test <- iris_rand[106:150,-5]
test.label <- iris_rand[106:150,5]

m <- OneR(Species ~ .,data=train)
pred <- predict(m,test)
CrossTable(pred,test.label,prop.r = F,prop.t = F,prop.chisq = F)

翻看转的规则,按照Petal的宽度,分成三类,正确分类了105个里面的101单
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对测试数据的混杂矩阵如下
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看得出只以了一个规则吧会,也完成了无可非议的效应

单规则(1R)算法
  • ZeroR,一个规则学习算法,从字面上看没有规则学习,对于一个无标记的案例,不用考虑它的特征值就会见把它预测为极广大的好像
  • 单规则算法(1R要么OneR)在ZeroR的底蕴及补偿加一个条条框框。像K近邻一样虽然简易,但是频繁表现的比较你预期的协调。
  • 可取:可以挺成一个单一的、易于理解的、人类可读之经验法则(大拇指法则);表现往往非常的好;可以用作再扑朔迷离算法的一个原则;
  • 短:只使用了一个单一的风味;可能会见超负荷简单
  • R代码:
    下R包RWeka中OneR()函数来贯彻1R算法
      m <- OneR(class ~ predictors,data = mydata)
    #class:是mydata数据框中需要预测的那一列;predictors:为一个公式,用来指定mydata数据框中之所以来展开预测的表征;data:为含有一个class和predictors所求的多少的数据框;该函数返回一个1R模对象,该对象会用于预测
      p <- predict(m,test)
    #m:由函数OneR()训练的一个模;test:一个含测试数据的数据框,该数据框和用来创造分类器的训多少具有同样之特点;该函数返回一个蕴含预测的类型的向量

library(RWeka)
library(gmodels)

set.seed(12345) #set random seed in order to repeat the result
iris_rand <- iris[order(runif(150)),]
train <- iris_rand[1:105,]
test <- iris_rand[106:150,-5]
test.label <- iris_rand[106:150,5]

m <- OneR(Species ~ .,data=train)
pred <- predict(m,test)
CrossTable(pred,test.label,prop.r = F,prop.t = F,prop.chisq = F)

翻开转的平整,按照Petal的升幅,分成三类,正确分类了105独里头的101个
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对此测试数据的混杂矩阵如下
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足见只以了一个平整为会,也到位了是的力量

RIPPER算法

  对于复杂的职责,只考虑单个规则可能过于简短,考虑多个元素的又复杂的规则学习算法可能会见发出因此,但也恐怕为此会面变得越来越难以知晓。早期的规则学习算法速度缓慢,并且对噪声数据往往不规范,后来起增量减少误差修剪算法(IREP),使用了转复杂规则之预剪枝和晚剪枝方法的做,并在案例从一切数集分离之前开展修理。虽然当时提高了性能,但是要决定树表现的又好。直到1995年面世了重增量修剪算法(RIPPER),它对IREP算法进行改善后再生成规则,它的性及决策树相当,甚至超越决策树。

  • 原理:可以笼统的领悟为一个叔步过程:生长,修剪,优化。生长过程采用独立设治的术,对规则贪婪地长条件,直到该规则能够全分开出一个多少子集或者尚未性能用于私分。与核定树类,信息增益准则而用来确定下一个分叉的特性,当多一个特指的规则而熵值不再减少时,该规则需要马上修剪。重复第一步和第二步,直到上一个休准则,然后,使用各种探索法对普的条条框框进行优化。
  • 优点:生成易于了解的、人类可读之条条框框;对天意据集和噪音数据中;通常比决策树起的模子更简约
  • 症结:可能会见导致违反常理或立即专家知识的平整;处理数值型数据或许未绝理想;性能有或无使复杂的范
  • R代码:
    下R包RWeka中JRip()函数,是基于Java实现的RIPPER规则学习算法
      m<JRip(class ~ predictors,data = my data)
    #class:是mydata数据框中需要预测的那么一列;predictors:为一个R公式,用来指定mydata数据框中之所以来拓展前瞻的特点;data:为带有class和predictors所求的数码的数据框;该函数返回一个RIPPER模型对象,该对象能够用于预测。
      p <- predict(m , test)
    #m:由函数JRip()训练之一个模型;test:一个含测试数据的数据框,该数据框和用来创造分类器的训多少来同的特点;该函数返回一个蕴含预测的类别值的向量。

library(RWeka)
library(gmodels)

set.seed(12345) #set random seed in order to repeat the result
iris_rand <- iris[order(runif(150)),]
train <- iris_rand[1:105,]
test <- iris_rand[106:150,-5]
test.label <- iris_rand[106:150,5]

m <- JRip(Species ~ .,data=train)
pred <- predict(m,test)
CrossTable(pred,test.label,prop.r = F,prop.t = F,prop.chisq = F)

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这次以了三个规则,(Petal.Width >= 1.8为virginica ,Petal.Length
>= 3为versicolor,其它为setosa
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看得出虽然多了平整可并没有加强型的属性

RIPPER算法

  对于复杂的天职,只考虑单个规则可能过于简短,考虑多单因素的又复杂的规则学习算法可能会见发出因此,但为恐怕为此会面转换得尤其不便知晓。早期的规则学习算法速度迟滞,并且于噪声数据往往不确切,后来出现增量减少误差修剪算法(IREP),使用了转复杂规则的预剪枝和后剪枝方法的整合,并于案例从全体数据集分离之前开展修理。虽然这提高了性能,但是还是决定树表现的更好。直到1995年面世了还增量修剪算法(RIPPER),它对IREP算法进行改进后再生成规则,它的性能及决策树相当,甚至逾越决策树。

  • 规律:可以笼统的领悟为一个叔步过程:生长,修剪,优化。生长过程采用独立设医疗的术,对规则贪婪地长条件,直到该规则能够全分开有一个数码子集或者没性用于私分。与决策树类,信息增益准则而用于确定下一个分的习性,当多一个特指的条条框框而熵值不再减少时,该规则需要这修剪。重复第一步和次步,直到上一个住准则,然后,使用各种探索法对全部的平整进行优化。
  • 亮点:生成易于明的、人类可读的平整;对天意据集和噪声数据中;通常比决策树有的范更简约
  • 缺陷:可能会见导致违反常理或就专家知识的平整;处理数值型数据可能未极端好;性能有或不若复杂的模子
  • R代码:
    运用R包RWeka中JRip()函数,是基于Java实现之RIPPER规则学习算法
      m<JRip(class ~ predictors,data = my data)
    #class:是mydata数据框中需要预测的那一列;predictors:为一个R公式,用来指定mydata数据框中之所以来进展预测的风味;data:为带有class和predictors所要求的数目的数据框;该函数返回一个RIPPER模型对象,该对象能够用于预测。
      p <- predict(m , test)
    #m:由函数JRip()训练之一个模型;test:一个蕴含测试数据的数据框,该数据框和用来创造分类器的训练多少有同一的特征;该函数返回一个暗含预测的类别值的向量。

library(RWeka)
library(gmodels)

set.seed(12345) #set random seed in order to repeat the result
iris_rand <- iris[order(runif(150)),]
train <- iris_rand[1:105,]
test <- iris_rand[106:150,-5]
test.label <- iris_rand[106:150,5]

m <- JRip(Species ~ .,data=train)
pred <- predict(m,test)
CrossTable(pred,test.label,prop.r = F,prop.t = F,prop.chisq = F)

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这次用了三独规则,(Petal.Width >= 1.8啊virginica ,Petal.Length
>= 3啊versicolor,其它为setosa
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可见虽然长了平整而连从未增长型的特性

前瞻数值型数据

前瞻数值型数据

线性回归

  回归第一关心一个唯一的因为变量(需要预测的价)和一个要多单数值型自变量之间的关系。

  • 倘单纯来一个自变量,称为一元线性回归或者简单线性回归,否则,称为多元回归。
  • 原理:对线性参数的估量应用最小二就估计
  • 广义线性回归:它们对准线性模型进行了区区方的扩:通过设定一个连续函数,将应变量的巴与线性变量相挂钩,以及对误差的遍布于起一个误差函数。这些推广允许多线性的章程能为用来一般的题目。比如逻辑回归好为此来针对第二初次分类的结果建模;而泊松回归好对整型的计数数据进行建模。
  • 瑜:迄今为止,它是数值型数据建模最常用的方式;可适用于几有的数;提供了特点(变量)之间涉及的强度及大小的量
  • 短:对数码作出了那个强之假设;该型的花样要由使用者事先指定;不可知很好地处理缺失数据;只能处理数值特征,所以分类数据要格外的处理;需要有些统计学知识来解模型。
  • LASSO回归算法:LASSO回归的表征是当拟合广义线性模型的又展开变量筛选(只选针对性以变量有醒目影响的自变量)和复杂度调整(通过参数控制模型复杂度,避免过度拟合)。它经过办最深似然来拟合广义线性模型,正则化路径是由此正则化参数lambda的价值的网格上计算lasso或者弹性网络惩戒,lambda越怪对变量较多之线性模型的惩治力度就进一步充分,从而最终赢得一个变量较少的型。
  • R代码:
    行使R包glmnet中glmnet()函数拟合LASSO回归模型
      glmnet(x, y,
    family=c(“gaussian”,”binomial”,”poisson”,”multinomial”,”cox”,”mgaussian”),
        weights, offset=NULL, alpha = 1, nlambda = 100,
         lambda.min.ratio = ifelse(nobs<nvars,0.01,0.0001),
    lambda=NULL,
         standardize = TRUE, intercept=TRUE, thresh = 1e-07, dfmax =
    nvars + 1,
         pmax = min(dfmax * 2+20, nvars), exclude, penalty.factor =
    rep(1, nvars),
        lower.limits=-Inf, upper.limits=Inf, maxit=100000,
        type.gaussian=ifelse(nvars<500,”covariance”,”naive”),
         type.logistic=c(“Newton”,”modified.Newton”),
         standardize.response=FALSE,
    type.multinomial=c(“ungrouped”,”grouped”))

  x:
输入矩阵,每列表示变量(特征),每行表示一个观向量,也支持输入稀疏矩阵(Matrix中之稀疏矩阵类);
  y:
反应变量,对于gaussian或者poisson分布族,是呼应的计量;对于binomial分布族,要求凡有限水平的因子,或者简单列的矩阵,第一排列是计数或者是比例,第二列是目标向分类;对于因子来说,最后之程度是依照字母表排序的分类;对于multinomial分布族,能闹逾两水平的因数。无论binomial或者是multinomial,如果y是向量的话,会强制转化为因子。对于cox分布族,y要求是零星排,分别是time和status,后者是亚前进制变两,1意味死亡,0意味截尾,survival包带的Surv()函数可以出如此的矩阵。对于mgaussian分布族,y是量化的反应变量的矩阵;
  family:
反应类型,参数family规定了回归模型的品类:family=”gaussian”适用于一维一连以变量(univariate)family=”mgaussian”,适用于多维连续以变量(multivariate),family=”poisson”适用于非负次数为变量(count),family=”binomial”适用于次头离散因变量(binary),family=”multinomial”适用于多元离散因变量(category)
  weights:
权重,观察的权重。如果反应变量是比例矩阵的话,权重是究竟计数;默认每个观察权重且是1;
  offset:
包含在线性预测中之和观察向量同样长度的于量,在poisson分布族中采用(比如log后的暴露时间),或者是对此已拟合的范的双重定义(将原模型的盖变量作为向量放入offset中)。默认是NULL,如果提供了价值,该值也务必提供于predict函数;
  alpha: 弹性网络混合参数,0 <= a
<=1,惩罚定义为(1-α)/2||β||_2^2+α||β||_1.其中alpha等于1是lasso惩罚,alpha等于0是ridge(岭回归)的惩罚;
  nlambda:lambda值个数;拟合出n个系数不同的模型
  lambda.min.ratio:lambda的卓绝小值,lambda.max的比重形式,比如整个系数都是0的时节的无比小值。默认值依赖让观察的个数和特点的个数,如果观察个数大于特征个数,默认值是0.0001,接近0,如果观察个数小于特征个数,默认值是0.01。在观察值个数小于特征个数的情况下,非常小之lambda.min.ratio会导致了拟合,在binominal和multinomial分布族性,这个价值未定义,如果讲变异百分比总是1之话程序会自动退;
  lambda:用户提供的lambda序列。一个名列前茅的用法基于nlambada和lambda.min.ratio来算自己lambda序列。如果提供lambda序列,提供的lambda序列会覆盖是。需谨慎使用,不要提供单个值为lambda(对于CV步骤后底预计,应采用predict()函数替代)。glmnet依赖让缓慢开始,并且它们用于拟合全路线比计算单个拟合更快;
  standardize:对于x变量是否规范的逻辑标志,倾向于拟合模型序列。
系数总是以旧规模返回,默认standardize=TRUE。如果变量已经是千篇一律单位,你也许连无能够获想要之规范结果。
  intercept:是否拟合截距,默认TRUE,或者设置为0(FALSE)
  thresh:坐标下降之熄灭域值,每个内部坐标下降一直进行巡回,直到系数更新后底尽要命改观值比thresh值乘以默认变异要稍,默认thresh为1E-7;
  dfmax:在范中的不过要命变量数,对于大气底变量数的模型但咱无非需要有的变量时方可于及意向;
  pmax:限制非零变量的极可怜数额;
  exclude:要起模型中祛的变量的目录,等同于一个顶的惩处因子;
  penalty.factor:惩罚因子,分开的治罪因子能够使用至每一个系数。这是一个数字,乘以lambda来允许不同之抽。对于部分变量来说可以是0,意味着无论收缩,默认对全变量是1,对于列在exlude里面的变量是最为好。注意:惩罚因子是中对nvars(n个变量)的与拓展再次调整,并且lambda序列将会见潜移默化这改变;
  lower.limits:对于每个系数的还没有限制的往量,默认是无穷小。向量的每个值须非正值。也得坐单个值呈现(将见面重新),或者是(nvars长度);
  upper.limit:对于每个系数的双重胜克的通向量,默认是无穷大;
  maxit:所有lambda值的数极其特别传递数;
  type.gaussian:支持高斯分布族的有数栽算法类型,默认nvar <
500采用”covariance“,并且保留有中计算的结果。这种方法比较”naive”快,”naive”通过对nobs(n个观察)进行巡回,每次内部计算一个结实,对于nvar
>> nobs或者nvar > 500底景下,后者往往还迅速;
  type.logistic:如果是”Newton“,会采用精确的hessian矩阵(默认),当用的是”modified.Newton“时,只利用hession矩阵的上界,会重新快;
  standardize.response:这个参数时对”mgaussian“分布族来说的,允许用户标准化应答变量;
  type.multinomial:如果是”grouped”,在多项式系数的变量使用分布lasso惩罚,这样能够确保她了以并,默认是”ungrouped”。

glmnet返回S3类,”glmnet”,”*”,”*”可以是elnet,lognet,multnet,fishnet(poisson),merlnet
  call:产生是目标的调用;
  a0:截距;
  beta:对于elnet, lognet,
fishnet和coxnet模型,返回稀疏矩阵格式的系数矩阵(CsparseMatrix),对于multnet和mgaussian模型,返回列表,包括各国一样近乎的矩阵;
  lambda:使用的lambda值的实际序列;当alpha=0时,最酷之lambda值并无只是等于0系数(原则达成labda等于无穷大),相反以alpha=0.01底lambda,由此导出lambda值;
  dev.ratio:表示出于模型解释的形成的百分较(对于elnet,使用R-sqare)。如果是权重,变异计算会投入权重,变异定义为2x(loglike_sat-loglike),loglike_sat是饱和模型(每个观察值具有自由参数的范)的log似然。因此dev.ratio=1-dev/nulldev;越接近1证模型的展现更是好
  nulldev:NULL变异(每个观察值),这个概念也2*(loglike_sat-loglike(Null));NULL模型是据截距模型,除了Cox(0
模型);
  df:对于每个lambda的非零系数的数据。对于multnet这是对于有近似的变量数目;
  dfmat:仅适用于multnet和mrelnet。一个囊括各个一样类似的非零向量数目的矩阵;
  dim:系数矩阵的维度;
  nobs:观察的多寡;
  npasses:全部lambda值加和的数据的毕竟的通量;
  offset:逻辑变量,显示模型中是不是含有偏移;
  jerr:错误标记,用来警告及报错(很大部分用以中调整试验)
  而一直展示的结果来三列,分别是df,%Dev
(就是dev.ratio),lambda是每个模型对应之λ值

predict(object,newx,s=NULL,type=c(“link”,”reponse”,”coefficients”,”nonzero”,”class”),exact=FALSE,offset,…)
  coef(object,s=NULL,exact=FALSE)
  object:glmnet返回的目标;
  newx:用来预测的矩阵,也得以是系数矩阵;这个参数不可知用于type=c(“”coefficents”,”nonzero”);
  s:惩罚参数lambda的价,默认是故来创造模型的上上下下lambda值;
  type:预测值的类型;”link”类型为”binomial”,“multinomial”,”poisson”或者”cov”模型线性预测的价值,对于”gaussian”模型给起草合值。”response”类型,对于”binominal“和”multinomial”给拟合的票房价值,对于”poisson“,给拟合的均值,对于”cox”,给拟合的对立不跟;对于”gaussion”,response等同于”link“类型。”coefficients”类型对急需的s值计算系数。注意,对于”binomial”模型来说,结果只是对因子对的老二单水平的切近归。“class”类型仅仅用叫”binomial”和”multinomial“模型,返回最要命可能的归类标签。”nonzero”类型对每个s中的价返回一个列表,其中蕴藏非0参数的目;
  exact:这个参数就对用于预测的s(lambda)值不同于旧模型的拟合的价值时,这个参数起及意向。如果exact=FALSE(默认),预测函数使用线性解释来对深受的s(lambda)值进行预测。这时一个不胜相近的结果,只是稍稍有接触粗糙。如果exact=TRUE,这些不同的s值和拟合对象的lambda值进行sorted和merged,在作出预测之前进行模型的重拟合。在这种状态下,强烈建议提供原始的数额x=和y=作为额外的命名参数为perdict()或者coef(),predict.glmnet()需要升级型,并且愿意用于创造接近它的数量。尽管不提供这些额外的参数它吗会见运行的挺好,在调用函数中以嵌套序列非常可能会见半途而废。
  offset:如果以offset参数来拟合,必须提供一个offset参数来发预计。除了品种”coefficients”或者”nonzero“
  …:可以供参数其它参数的建制,比如x=when exact=TRUE,seeexact参数。

library(glmnet )
library(psych)

#dummy variable encoding
iris$issetosa <- ifelse(iris$Species=="setosa",1,0)
iris$isversicolor <- ifelse(iris$Species=="versicolor",1,0)
iris_dt <- iris[,-5]
pairs.panels(iris_dt) #scatterplot matrix

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  pairs.panel画起散点图矩阵,对角线上方显示的凡变量之间的相关系数,每个散点图备受上椭圆形的对象称为相关椭圆,它提供平等种变量之间是怎么密切相关的可视化信息。位于椭圆中间的的触发表示x轴变量和y轴变量的均值所规定的点。两只变量之间的相关性由椭圆的模样表示,椭圆越为拉伸,其相关性就越是强。散点图中绘制的曲线称为局部回归平滑,它象征x轴和y轴变量之间的貌似涉及。iris数据画生底散点图矩阵中之相关系数和散点图曲线都可见Petal.Length和Petal.Width有着高的相关性,而于散点图曲线也可是视,似乎Sepal.Length超出一定阈值后,Sepal.Length增加,Petal.Length也加进,并且也跟档次是setosa或者versicolor也时有发生涉及。以Petal.Width作为以变量作线性回归。

library(glmnet )

#dummy variable encoding
iris$issetosa <- ifelse(iris$Species=="setosa",1,0)
iris$isversicolor <- ifelse(iris$Species=="versicolor",1,0)

#divided into training sets and test sets
set.seed(12345) #set random seed in order to repeat the result
iris_rand <- iris[order(runif(150)),]
train <- iris_rand[1:105,-c(4,5)]
test <- iris_rand[106:150,-c(4,5)]
train_value  <- iris_rand[1:105,4]
test_value  <- iris_rand[106:150,4]

#lasso
m_lasso <- glmnet(as.matrix(train),train_value,family = "gaussian")

plot(data.frame(df=m_lasso$df,dev.ratio=m_lasso$dev.ratio),type="b",cex=0.6)
coef(m_lasso, s=0.0497000)  #min df

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翻变量个数与范解释变异百分比的点图,发现于df=1时既上马和,已经好说明93%的形成。因此取df=1的可说最可怜形成的lambda,0.0452800,查看系数发现用了个别独特点,其中一个系数大小,并无是咱需要的,因此lambda改呢次只说明最充分形成的lambda,0.0497000.
之所以coef取出参数如下
lambda=0.0452800
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lambda=0.0497000
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为此选出的lambda值进行预测

pred <- predict(m_lasso,newx=as.matrix(test),s=0.0497000)
summary(pred)
summary(test_value)
cor(test_value,pred)
MAE <- mean(abs(pred - test_value))
mean(abs(mean(train_value) - test_value))

发觉预测值和真实值范围很接近
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相关系数高
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MAE(平均绝对误差,反映预测值和真实值的别)仅为0.1981803,如果只是将训练集的均值预测的话,MAE高及0.6551746)
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综上所述以上之量标准,说明我们的型预测的正确。

线性回归

  回归第一关注一个唯一的以变量(需要预测的价)和一个或多个数值型自变量之间的涉及。

  • 如单发一个自变量,称为一元线性回归或者简单线性回归,否则,称为多元回归。
  • 规律:对线性参数的量下最小二趁估计
  • 广义线性回归:它们对准线性模型进行了少于者的放开:通过设定一个一连函数,将响应变量的只求与线性变量相关联,以及针对性误差的遍布为闹一个误差函数。这些推广允许多线性的不二法门能吃用于一般的问题。比如逻辑回归好为此来针对第二冠分类的结果建模;而泊松回归好本着整型的计数数据进行建模。
  • 亮点:迄今为止,它是数值型数据建模最常用之章程;可适用于几有的多少;提供了特点(变量)之间涉及的强度和大小的估算
  • 缺陷:对数码作出了杀强之若;该型的款式要由使用者事先指定;不可知怪好地处理缺失数据;只能处理数值特征,所以分类数据要额外的处理;需要有统计学知识来了解模型。
  • LASSO回归算法:LASSO回归的风味是当拟合广义线性模型的还要展开变量筛选(只选针对性以变量有显而易见影响的自变量)和复杂度调整(通过参数控制模型复杂度,避免过度拟合)。它通过查办最要命似然来拟合广义线性模型,正则化路径是通过正则化参数lambda的价值的网格上计算lasso或者弹性网络惩戒,lambda越怪对变量较多的线性模型的惩罚力度就越发老,从而最终得到一个变量较少之模子。
  • R代码:
    使R包glmnet中glmnet()函数拟合LASSO回归模型
      glmnet(x, y,
    family=c(“gaussian”,”binomial”,”poisson”,”multinomial”,”cox”,”mgaussian”),
        weights, offset=NULL, alpha = 1, nlambda = 100,
         lambda.min.ratio = ifelse(nobs<nvars,0.01,0.0001),
    lambda=NULL,
         standardize = TRUE, intercept=TRUE, thresh = 1e-07, dfmax =
    nvars + 1,
         pmax = min(dfmax * 2+20, nvars), exclude, penalty.factor =
    rep(1, nvars),
        lower.limits=-Inf, upper.limits=Inf, maxit=100000,
        type.gaussian=ifelse(nvars<500,”covariance”,”naive”),
         type.logistic=c(“Newton”,”modified.Newton”),
         standardize.response=FALSE,
    type.multinomial=c(“ungrouped”,”grouped”))

  x:
输入矩阵,每列表示变量(特征),每行表示一个着眼向量,也支撑输入稀疏矩阵(Matrix中之稀疏矩阵类);
  y:
反应变量,对于gaussian或者poisson分布族,是应和的计量;对于binomial分布族,要求是少水平的因数,或者简单排列的矩阵,第一排列是计数或者是比例,第二排是目标向分类;对于因子来说,最后的品位是依照字母表排序的归类;对于multinomial分布族,能起超常两水准的因数。无论binomial或者是multinomial,如果y是向量的话,会强制转化为因子。对于cox分布族,y要求是少数排列,分别是time和status,后者是次前进制变两,1象征死亡,0象征截尾,survival包带的Surv()函数可以来这样的矩阵。对于mgaussian分布族,y是量化的反应变量的矩阵;
  family:
反应类型,参数family规定了回归模型的品类:family=”gaussian”适用于一维连以变量(univariate)family=”mgaussian”,适用于多维连续为变量(multivariate),family=”poisson”适用于非负次数为变量(count),family=”binomial”适用于次长离散因变量(binary),family=”multinomial”适用于多元离散因变量(category)
  weights:
权重,观察的权重。如果反应变量是比例矩阵的话,权重是究竟计数;默认每个观察权重且是1;
  offset:
包含在线性预测中的与察向量同样长度的为量,在poisson分布族中以(比如log后的暴露时间),或者是对此已拟合的范的再次定义(将老模型的因变量作为向量放入offset中)。默认是NULL,如果提供了价值,该值也必须提供被predict函数;
  alpha: 弹性网络混合参数,0 <= a大红鹰葡京会娱乐
<=1,惩罚定义为(1-α)/2||β||_2^2+α||β||_1.其中alpha等于1是lasso惩罚,alpha等于0是ridge(岭回归)的惩罚;
  nlambda:lambda值个数;拟合出n个系数不同之模子
  lambda.min.ratio:lambda的最为小价,lambda.max的百分比形式,比如整个系数都是0的时的最小价。默认值依赖让观察的个数和特性的个数,如果观察个数大于特征个数,默认值是0.0001,接近0,如果观察个数小于特征个数,默认值是0.01。在观察值个数小于特征个数的气象下,非常小之lambda.min.ratio会导致了拟合,在binominal和multinomial分布族性,这个价值不定义,如果讲变异百分比总是1之话程序会自动退;
  lambda:用户提供的lambda序列。一个卓越的用法基于nlambada和lambda.min.ratio来计量自己lambda序列。如果提供lambda序列,提供的lambda序列会覆盖这。需小心用,不要提供单个值为lambda(对于CV步骤后的预测,应运用predict()函数替代)。glmnet依赖让缓慢开始,并且它们用来拟合全路线比算计单个拟合更快;
  standardize:对于x变量是否规范的逻辑标志,倾向于拟合模型序列。
系数总是在老规模返回,默认standardize=TRUE。如果变量已经是如出一辙单位,你或许连无可知获想只要之极结果。
  intercept:是否拟合截距,默认TRUE,或者设置为0(FALSE)
  thresh:坐标下降的熄灭域值,每个内部坐标下降一直开展巡回,直到系数更新后的极其酷改观值比thresh值乘以默认变异要稍微,默认thresh为1E-7;
  dfmax:在模型中的不过可怜变量数,对于大气底变量数的模型但我们只待有些变量时得以自及意向;
  pmax:限制非零变量的极致充分数据;
  exclude:要起模型中消除之变量的目录,等同于一个极其的惩治因子;
  penalty.factor:惩罚因子,分开的惩治因子能够用到每一个系数。这是一个数字,乘以lambda来允许不同之抽。对于部分变量来说可以是0,意味着无论收缩,默认对全变量是1,对于列在exlude里面的变量是极其好。注意:惩罚因子是里针对nvars(n个变量)的跟进展重新调整,并且lambda序列将会晤潜移默化之改变;
  lower.limits:对于每个系数的复低限制的往量,默认是无穷小。向量的每个值须非正值。也堪因单个值呈现(将会见重复),或者是(nvars长度);
  upper.limit:对于每个系数的双重强克的向阳量,默认是无穷大;
  maxit:所有lambda值的多寡最老传递数;
  type.gaussian:支持高斯分布族的少种植算法类型,默认nvar <
500使”covariance“,并且保留所有中计算的结果。这种措施较”naive”快,”naive”通过对nobs(n个观察)进行巡回,每次内部计算一个结出,对于nvar
>> nobs或者nvar > 500的场面下,后者往往又迅捷;
  type.logistic:如果是”Newton“,会采取标准之hessian矩阵(默认),当用的凡”modified.Newton“时,只行使hession矩阵的上界,会重复快;
  standardize.response:这个参数时于”mgaussian“分布族来说的,允许用户标准化应答变量;
  type.multinomial:如果是”grouped”,在差不多项式系数的变量使用分布lasso惩罚,这样能担保其统统在一块,默认是”ungrouped”。

glmnet返回S3类,”glmnet”,”*”,”*”可以是elnet,lognet,multnet,fishnet(poisson),merlnet
  call:产生这个目标的调用;
  a0:截距;
  beta:对于elnet, lognet,
fishnet和coxnet模型,返回稀疏矩阵格式的系数矩阵(CsparseMatrix),对于multnet和mgaussian模型,返回列表,包括各个一样好像的矩阵;
  lambda:使用的lambda值的实际序列;当alpha=0时,最老的lambda值并无单单等于0系数(原则及labda等于无穷大),相反以alpha=0.01的lambda,由此导出lambda值;
  dev.ratio:表示由于模型解释的多变的百分比(对于elnet,使用R-sqare)。如果在权重,变异计算会加盟权重,变异定义为2x(loglike_sat-loglike),loglike_sat是饱和模型(每个观察值具有自由参数的模子)的log似然。因此dev.ratio=1-dev/nulldev;越接近1说明模型的变现尤为好
  nulldev:NULL变异(每个观察值),这个概念也2*(loglike_sat-loglike(Null));NULL模型是靠截距模型,除了Cox(0
模型);
  df:对于每个lambda的非零系数的多寡。对于multnet这是对此有些近似的变量数目;
  dfmat:仅适用于multnet和mrelnet。一个囊括每一样好像的非零向量数目的矩阵;
  dim:系数矩阵的维度;
  nobs:观察的数目;
  npasses:全部lambda值加和的数额的毕竟的通量;
  offset:逻辑变量,显示模型中是不是带有偏移;
  jerr:错误标记,用来警告以及报错(很大部分用于中调整试验)
  而直接展示的结果有三列,分别是df,%Dev
(就是dev.ratio),lambda是每个模型对应的λ值

predict(object,newx,s=NULL,type=c(“link”,”reponse”,”coefficients”,”nonzero”,”class”),exact=FALSE,offset,…)
  coef(object,s=NULL,exact=FALSE)
  object:glmnet返回的目标;
  newx:用来预测的矩阵,也足以是系数矩阵;这个参数不克用来type=c(“”coefficents”,”nonzero”);
  s:惩罚参数lambda的价值,默认是为此来创造模型的周lambda值;
  type:预测值的花色;”link”类型为”binomial”,“multinomial”,”poisson”或者”cov”模型线性预测的值,对于”gaussian”模型给起合值。”response”类型,对于”binominal“和”multinomial”给拟合的票房价值,对于”poisson“,给拟合的均值,对于”cox”,给拟合的相对不跟;对于”gaussion”,response等同于”link“类型。”coefficients”类型对急需的s值计算系数。注意,对于”binomial”模型来说,结果只有针对因子对的次只档次的切近归。“class”类型仅仅用叫”binomial”和”multinomial“模型,返回最充分可能的归类标签。”nonzero”类型对每个s中的价返回一个列表,其中含有非0参数的目录;
  exact:这个参数就对用于预测的s(lambda)值不同让老模型的拟合的价经常,这个参数起至意向。如果exact=FALSE(默认),预测函数使用线性解释来针对被的s(lambda)值进行展望。这时一个坏类似的结果,只是多少有接触粗糙。如果exact=TRUE,这些不同的s值和拟合对象的lambda值进行sorted和merged,在作出预测之前进行模型的再拟合。在这种景象下,强烈建议提供原始之数据x=和y=作为额外的命名参数为perdict()或者coef(),predict.glmnet()需要提升型,并且希望用于创造接近它们的数码。尽管未提供这些额外的参数它为会运作的老大好,在调用函数中运用嵌套序列非常可能会见中断。
  offset:如果利用offset参数来拟合,必须提供一个offset参数来作预计。除了品种”coefficients”或者”nonzero“
  …:可以供参数其它参数的建制,比如x=when exact=TRUE,seeexact参数。

library(glmnet )
library(psych)

#dummy variable encoding
iris$issetosa <- ifelse(iris$Species=="setosa",1,0)
iris$isversicolor <- ifelse(iris$Species=="versicolor",1,0)
iris_dt <- iris[,-5]
pairs.panels(iris_dt) #scatterplot matrix

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  pairs.panel画生散点图矩阵,对角线上方显示的是变量之间的相关系数,每个散点图备受呈椭圆形的对象称为相关椭圆,它提供相同种变量之间是什么样密切相关的可视化信息。位于椭圆中间的的点表示x轴变量和y轴变量的均值所规定的触及。两个变量之间的相关性由椭圆的造型表示,椭圆越为牵涉伸,其相关性就一发强。散点图中绘制的曲线称为局部回归平滑,它象征x轴和y轴变量之间的貌似涉及。iris数据画有底散点图矩阵中之相关系数和散点图曲线都可见Petal.Length和Petal.Width有着高之相关性,而打散点图曲线也可是张,似乎Sepal.Length超出一定阈值后,Sepal.Length增加,Petal.Length也增加,并且为和类型是setosa或者versicolor也生涉嫌。以Petal.Width作为以变量作线性回归。

library(glmnet )

#dummy variable encoding
iris$issetosa <- ifelse(iris$Species=="setosa",1,0)
iris$isversicolor <- ifelse(iris$Species=="versicolor",1,0)

#divided into training sets and test sets
set.seed(12345) #set random seed in order to repeat the result
iris_rand <- iris[order(runif(150)),]
train <- iris_rand[1:105,-c(4,5)]
test <- iris_rand[106:150,-c(4,5)]
train_value  <- iris_rand[1:105,4]
test_value  <- iris_rand[106:150,4]

#lasso
m_lasso <- glmnet(as.matrix(train),train_value,family = "gaussian")

plot(data.frame(df=m_lasso$df,dev.ratio=m_lasso$dev.ratio),type="b",cex=0.6)
coef(m_lasso, s=0.0497000)  #min df

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翻变量个数和模型解释变异百分比的点图,发现以df=1时一度上马和,已经可以解释93%的朝三暮四。因此取df=1的得分解最要命形成的lambda,0.0452800,查看系数发现以了零星个特色,其中一个系数大低,并无是咱们要之,因此lambda改吧第二独说明最酷形成的lambda,0.0497000.
因而coef取出参数如下
lambda=0.0452800
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lambda=0.0497000
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因此选出的lambda值进行展望

pred <- predict(m_lasso,newx=as.matrix(test),s=0.0497000)
summary(pred)
summary(test_value)
cor(test_value,pred)
MAE <- mean(abs(pred - test_value))
mean(abs(mean(train_value) - test_value))

发现预测值和真实值范围大类似
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相关系数高
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MAE(平均绝对误差,反映预测值和真实值的差异)仅为0.1981803,如果只是以训练集的均值预测的话,MAE高臻0.6551746)
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综合上述之心路标准,说明我们的范预测的对。

回归树和模型树
  • 表决树用于数值预测分为两类似,第一类似称为回归树,第二类称为模型树。
  • 回归树作为分类回归树的均等组成部分引入,回归树并不曾以线性回归的方式,而是因到达节点的案例的平均值进行展望。
  • 范树,比回归树后几年引入,但是或许功能更强劲。模型树和回归树为大致相同的计生长,但是在每个叶节点,根据达该节点的案例建立多元线性回归模型。根据叶节点的多寡,一蔸模型树可能会见起几十单甚至几百单如此的模子,这可能会见要模型树更加难知晓,但便宜是它或者能建立一个更为可靠的模子。
  • 瑜:将决策树的亮点和数值型数据建立模型的能力相结合;能活动选择特征,允许该方法以及大量特性并行使;不需要使用者事先指定模型;拟合某些类型的多寡或者会见比线性回归好得几近;不求用统计的知识来解释模型。
  • 短:不像线性回归那样时常因此;需要大量之训多少;难以确定单个特征对结果的完好均影响;可能比较回归模型更麻烦讲。
  • 原理:用于数值预测的决策树的建艺术同用于分类的决策树的起章程大致相同。从根节点开始,按照特征使用分而治之的方针对数据进行分割,在进展相同次等私分后,将会见招数据最大化的咸匀增长。而以分拣核定树中,一致性(均匀性)是出于熵值来度量的,而对数值型的多少是勿定义的,对于数值型决策树,一致性可以经统计量(比如方差、标准差或者平均绝对不是)来度量。不同的决定树生算法,一致性度量可能会见迥然不同,但原理是基本相同的。
  • 同等栽普遍的划分标准是正统不是减少,就是原始值的标准不一减去分割后未同类的数码加权后底专业不同,这里的加权就是此类的多少比上到底的多少。决策树已生长后,假如一个案例用特征B进行剪切,落入某同组B1遭受,那么该案例之预测值将取B1组的平均值。模型树要多活动相同步,使用落入B1组的训案例和落入B2组的教练案例,建立一个相对于其它特征(特征A)的线性回归模型。
  • R代码:
      在R包rpart(递归划分)中提供了诸如CART(分类回归树)团队受到所讲述的不过保险的回归树的落实,
      m.rpart <- rpart(dv ~ iv, data = mydata) #dv 是mydata
    数据框中需要建模的因为变量;iv
    为一个R公式,用来指定mydata数据框中之自变量;data:为涵盖变量dv和变量iv的数据框
      p <- predict(m,test,type=c(“vector”, “prob”, “class”,
    “matrix”))
    #m是有函数rpart训练的一个模子;test一个含测试数据的数据框,该数据框和用来确立模型的数据颇具相同之表征;type:给定返回的预测值的档次,prob返回预测的票房价值。matrix返回矩阵的形式包括各的几率。class返回树的归类。否则回一个向量的结果。
      可以使R包rpart.plot中rpart.plot函数对回归树结出可视化。
      时型树被最先进的算法是M5’算法,可以透过R包Rweka中M5P函数实现;
      m <- M5P(dv ~ iv, data = mydata) #dv 是mydata
    数据框中需要建模的盖变量;iv
    为一个R公式,用来指定mydata数据框中的自变量;data:为带有变量dv和变量iv的数据框
      p <- predict(m,test)
    #m是有函数rpart训练的一个模子;test一个分包测试数据的数据框,该数据框和用来建模型的数量有同等之特性

library(rpart)
library(RWeka)
library(rpart.plot)

#dummy variable encoding
iris$issetosa <- ifelse(iris$Species=="setosa",1,0)
iris$isversicolor <- ifelse(iris$Species=="versicolor",1,0)

#divided into training sets and test sets
set.seed(12345) #set random seed in order to repeat the result
iris_rand <- iris[order(runif(150)),]
train_dt <- iris_rand[1:105,-5]
test <- iris_rand[106:150,-c(4,5)]
test_value  <- iris_rand[106:150,4]

#rpart
m.rpart <- rpart(Petal.Width ~ Sepal.Length+Sepal.Width+Petal.Length+issetosa+isversicolor,data = train_dt)
summary(m.rpart)
rpart.plot(m.rpart)
pred <- predict(m.rpart,test)
cor(test_value,pred)
mean(abs(pred - test_value)) #rpart MAE
mean(abs(mean(train_dt$Petal.Width) -  test_value)) #mean MAE

#M5P
m.M5P <- M5P(Petal.Width ~ Sepal.Length+Sepal.Width+Petal.Length+issetosa+isversicolor,data = train_dt)
summary(m.M5P)
pred <- predict(m.M5P,test)
cor(test_value,pred)
mean(abs(pred - test_value)) #rpart MAE
mean(abs(mean(train_dt$Petal.Width) -  test_value)) #mean MAE

掉归树的结果如下
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rpart.plot结果
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  相关性到达0.9797762,回归树(MAF0.1242998)明显比直接用全值预测(MAF0.7255238)更仿佛于实际的Petal.Width
模型树的结果如下
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  相关系数到达0.9714331,MAF0.1410668,在此模型树中,只来一个根节点,相应建立了一个线性模型,直接用Sepal.Length
,Sepal.Width
,Petal.Length三只特征进行预测,和lasso回归模型一样,特征前面的系数表示该特征对Petal.Width的宁静影响,注意,这里的咸影响是靠于现阶段节点是线性模型中的通通影响,在这个线性模型中,每多某些Sepal.Width和Petal.Length,Petal.Width都见面追加,而系数小于0的Sepal.Length
,意味着各国多某些Sepal.Length,Petal.Width就见面压缩。从结果可以看出,在这个案例中,模型树没回归树的力量好。
  此处模型树于从来不成形多只培训节点的景象下,只是针对特色做了线性回归,MAF达到0.1410668,和前面对数码作线性回归的lasso模型结果(MAF0.1981803)相比,貌似做的重新好,但骨子里之前的lasso回归模型我们限制了特点值个数来避免过拟合,如果多特征值数量与调整labda参数,一样可以达成比较粗的MAF。

回归树及模型树
  • 表决树用于数值预测分为两看似,第一看似称为回归树,第二像样称为模型树。
  • 回归树作为分类回归树的同有些引入,回归树并不曾使线性回归之主意,而是基于到达节点的案例的平均值进行前瞻。
  • 范树,比回归树后几年引入,但是可能功能更强。模型树及回归树为大致相同的不二法门生长,但是在每个叶节点,根据达该节点的案例建立多元线性回归模型。根据叶节点的多寡,一蔸模型树可能会见成立几十单甚至几百单如此的模型,这或会见如模型树更加难以掌握,但利益是它们可能会起一个更准确的模型。
  • 亮点:将决策树的独到之处和数值型数据建立模型的力量相结合;能半自动选择特征,允许该法及大度特征并利用;不待使用者事先指定模型;拟合某些种类的数额也许会见比线性回归好得多;不求用统计的知来说明模型。
  • 缺点:不像线性回归那样时常因此;需要大量底教练多少;难以确定单个特征于结果的总体均影响;可能比回归模型更难以讲。
  • 规律:用于数值预测的决策树的确立艺术以及用于分类的决策树的立艺术大致相同。从根节点开始,按照特征使用分而治之的国策对数据开展私分,在展开同样糟糕私分后,将见面造成数据最大化的全匀增长。而当分拣核定树中,一致性(均匀性)是由熵值来度量的,而对于数值型的数额是勿定义之,对于数值型决策树,一致性可以通过统计量(比如方差、标准差或者平均绝对不是)来度量。不同之决定树生算法,一致性度量可能会见有所不同,但原理是基本相同的。
  • 一律种常见的划分标准是业内不是减少,就是原始值的科班不同减去分割后无同类的数目加权后底正规化各异,这里的加权就是此类的数额比直达究竟的多少。决策树已发育后,假如一个案例使特征B进行分,落入某平组B1挨,那么该案例的预测值将取B1组的平均值。模型树要多移动相同步,使用落入B1组的训案例与落入B2组的教练案例,建立一个针锋相对于其他特征(特征A)的线性回归模型。
  • R代码:
      以R包rpart(递归划分)中提供了例如CART(分类回归树)团队中所描述的极可靠的回归树的贯彻,
      m.rpart <- rpart(dv ~ iv, data = mydata) #dv 是mydata
    数据框中需要建模的盖变量;iv
    为一个R公式,用来指定mydata数据框中的自变量;data:为含有变量dv和变量iv的数据框
      p <- predict(m,test,type=c(“vector”, “prob”, “class”,
    “matrix”))
    #m是有函数rpart训练的一个模型;test一个暗含测试数据的数据框,该数据框和用来确立模型的多寡颇具相同之风味;type:给定返回的预测值的型,prob返回预测的票房价值。matrix返回矩阵的款式包括各的概率。class返回树的归类。否则回一个向量的结果。
      可以下R包rpart.plot中rpart.plot函数对回归树结出可视化。
      时型树被尽先进的算法是M5’算法,可以由此R包Rweka中M5P函数实现;
      m <- M5P(dv ~ iv, data = mydata) #dv 是mydata
    数据框中需要建模的以变量;iv
    为一个R公式,用来指定mydata数据框中之自变量;data:为带有变量dv和变量iv的数据框
      p <- predict(m,test)
    #m是有函数rpart训练之一个模子;test一个暗含测试数据的数据框,该数据框和用来确立模型的多少具有同样的特征

library(rpart)
library(RWeka)
library(rpart.plot)

#dummy variable encoding
iris$issetosa <- ifelse(iris$Species=="setosa",1,0)
iris$isversicolor <- ifelse(iris$Species=="versicolor",1,0)

#divided into training sets and test sets
set.seed(12345) #set random seed in order to repeat the result
iris_rand <- iris[order(runif(150)),]
train_dt <- iris_rand[1:105,-5]
test <- iris_rand[106:150,-c(4,5)]
test_value  <- iris_rand[106:150,4]

#rpart
m.rpart <- rpart(Petal.Width ~ Sepal.Length+Sepal.Width+Petal.Length+issetosa+isversicolor,data = train_dt)
summary(m.rpart)
rpart.plot(m.rpart)
pred <- predict(m.rpart,test)
cor(test_value,pred)
mean(abs(pred - test_value)) #rpart MAE
mean(abs(mean(train_dt$Petal.Width) -  test_value)) #mean MAE

#M5P
m.M5P <- M5P(Petal.Width ~ Sepal.Length+Sepal.Width+Petal.Length+issetosa+isversicolor,data = train_dt)
summary(m.M5P)
pred <- predict(m.M5P,test)
cor(test_value,pred)
mean(abs(pred - test_value)) #rpart MAE
mean(abs(mean(train_dt$Petal.Width) -  test_value)) #mean MAE

转头归树的结果如下
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rpart.plot结果
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  相关性到达0.9797762,回归树(MAF0.1242998)明显比较直用全值预测(MAF0.7255238)更类似于实际的Petal.Width
模型树的结果如下
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  相关系数到达0.9714331,MAF0.1410668,在是模型树中,只发一个根节点,相应建立了一个线性模型,直接用Sepal.Length
,Sepal.Width
,Petal.Length三只特性进行预测,和lasso回归模型一样,特征前面的系数表示该特征对Petal.Width的静寂影响,注意,这里的均影响是凭于时节点是线性模型中之皆影响,在此线性模型中,每增加一些Sepal.Width和Petal.Length,Petal.Width都见面增加,而系数小于0的Sepal.Length
,意味着每增加一些Sepal.Length,Petal.Width就见面削减。从结果好视,在此案例被,模型树没回归树的机能好。
  此处模型树于没变多独培养节点的状下,只是对特色做了线性回归,MAF达到0.1410668,和事先对数据作线性回归之lasso模型结果(MAF0.1981803)相比,貌似做的重复好,但事实上之前的lasso回归模型我们限制了特点值个数来避免了拟合,如果多特征值数量与调动labda参数,一样可以上比较粗之MAF。

小结

  本文主要讲了机械上的一对基本概念,还有部分机器上道的基本原理及R语言实现。包括用于分类的机械上方式:k近邻,朴素贝叶斯,决策树,规则学习;用于数值预测的机上道:lasso回归,回归树,模型树,它们都属监督上。下篇文章会说到监督上着之神经网络和支撑于量机,还发生另外未监督上的片段措施。
  本文可以当一个速查和简单的入门,一些函数只列举了有些至关重要的参数,具体的以参数可以经查看R里面的辅获得。另外如只要用以实践,还需了解部分K折交叉检查,kappa统计量,ROC曲线内容,以对范的习性进行评和针对不同的模型进行对照。

小结

  本文主要谈了机上的有些基本概念,还有局部机器上方式的基本原理及R语言实现。包括用于分类的机上道:k近邻,朴素贝叶斯,决策树,规则学习;用于数值预测的机械上方法:lasso回归,回归树,模型树,它们都属监督上。下篇文章会说交监督上着之神经网络和支撑于量机,还来另非监督上的组成部分方式。
  本文可以看做一个速查和简易的入门,一些函数只列举了一些要的参数,具体的运参数可以透过查看R里面的帮获得。另外假如要是用以实施,还用了解有K折交叉检查,kappa统计量,ROC曲线内容,以对范的属性进行评论暨针对性不同的型进行比。

参考资料

Brett Lantz:机器上和R语言
薛毅,陈立萍: 统计建模与R软件(下册)
侯澄钧:热门数码挖掘模型应用入门(一): LASSO :
https://cosx.org/2016/10/data-mining-1-lasso
slade_sha的博客 Lasso算法理论介绍
:http://blog.csdn.net/slade_sha/article/details/53164905

参考资料

Brett Lantz:机器上及R语言
薛毅,陈立萍: 统计建模与R软件(下册)
侯澄钧:热门数码挖掘模型应用入门(一): LASSO :
https://cosx.org/2016/10/data-mining-1-lasso
slade_sha的博客 Lasso算法理论介绍
:http://blog.csdn.net/slade_sha/article/details/53164905

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