如何在R语言中使用Logistic回归模型：R语言对回归模型建模结果看相关性 _相关性结果分析

基于R语言的梯度推进算法介绍
基于R语言的梯度推进算法介绍
通常来说，我们可两个方面来提高一个预测模型的准确性：完善特征工程（feature engineering）或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼，我们可以发现人们更钟爱于Boosting算法，这是因为和其他方法相比，它在产生类似的结果时往往更加节约时间。
Boosting算法有很多种，比如梯度推进（Gradient Boosting）、XGBoost、AdaBoost、Gentle Boost等等。每一种算法都有自己不同的理论基础，通过对它们进行运用，算法之间细微的差别也能够被我们所察觉。如果你是一个新手，那么太好了，从现在开始，你可以用大约一周的时间来了解和学习这些知识。
在本文中，笔者将会向你介绍梯度推进算法的基本概念及其复杂性，此外，文中还分享了一个关于如何在R语言中对该算法进行实现的例子。
快问快答每当谈及Boosting算法，下列两个概念便会频繁的出现：Bagging和Boosting 。那么，这两个概念是什么，它们之间究竟有什么区别呢？让我们快速简要地在这里解释一下：
Bagging：对数据进行随机抽样、建立学习算法并且通过简单平均来得到最终概率结论的一种方法。
Boosting：与Bagging类似，但在样本选择方面显得更为聪明一些——在算法进行过程中，对难以进行分类的观测值赋予了越来越大的权重。
我们知道你可能会在这方面产生疑问：什么叫做越来越大？我怎么知道我应该给一个被错分的观测值额外增加多少的权重呢？请保持冷静，我们将在接下来的章节里为你解答。
从一个简单的例子出发假设你有一个初始的预测模型M需要进行准确度的提高，你知道这个模型目前的准确度为80%（通过任何形式度量），那么接下来你应该怎么做呢？
有一个方法是，我们可以通过一组新的输入变量来构建一个全新的模型，然后对它们进行集成学习。但是，笔者在此要提出一个更简单的建议，如下所示：
Y = M(x)error
如果我们能够观测到误差项并非白噪声，而是与我们的模型输出（Y）有着相同的相关性，那么我们为什么不通过这个误差项来对模型的准确度进行提升呢？比方说：
error = G(x)error2
或许，你会发现模型的准确率提高到了一个更高的数字，比如84% 。那么下一步让我们对error2进行回归。
error2 = H(x)error3
然后我们将上述式子组合起来：
Y = M(x)G(x)H(x)error3
这样的结果可能会让模型的准确度更进一步，超过84% 。如果我们能像这样为三个学习算法找到一个最佳权重分配，
Y = alpha * M(x)beta * G(x)gamma * H(x)error4
那么，我们可能就构建了一个更好的模型。
上面所述的便是Boosting算法的一个基本原则，当我初次接触到这一理论时，我的脑海中很快地冒出了这两个小问题：
1.我们如何判断回归／分类方程中的误差项是不是白噪声？如果无法判断，我们怎么能用这种算法呢？
2.如果这种算法真的这么强大，我们是不是可以做到接近100％的模型准确度？
接下来，我们将会对这些问题进行解答，但是需要明确的是， Boosting算法的目标对象通常都是一些弱算法，而这些弱算法都不具备只保留白噪声的能力；其次， Boosting有可能导致过度拟合，所以我们必须在合适的点上停止这个算法。
试着想象一个分类问题请看下图：
从最左侧的图开始看，那条垂直的线表示我们运用算法所构建的分类器，可以发现在这幅图中有3/10的观测值的分类情况是错误的。接着，我们给予那三个被误分的“＋”型的观测值更高的权重，使得它们在构建分类器时的地位非常重要。这样一来，垂直线就直接移动到了接近图形右边界的位置。反复这样的过程之后，我们在通过合适的权重组合将所有的模型进行合并。
算法的理论基础我们该如何分配观测值的权重呢？
通常来说，我们从一个均匀分布假设出发，我们把它称为D1 ，在这里， n个观测值分别被分配了1/n的权重。
步骤1：假设一个α（t）；
步骤2：得到弱分类器h（t）；
步骤3：更新总体分布，
其中，
步骤4：再次运用新的总体分布去得到下一个分类器；
觉得步骤3中的数学很可怕吗？让我们来一起击破这种恐惧。首先，我们简单看一下指数里的参数， α表示一种学习率， y是实际的回应值（＋1或－1），而h（x）则是分类器所预测的类别。简单来说，如果分类器预测错了，这个指数的幂就变成了1 *α ，反之则是－1*α 。也就是说，如果某观测值在上一次预测中被预测错误，那么它对应的权重可能会增加。那么，接下来该做什么呢？
步骤5：不断重复步骤1-步骤4 ，直到无法发现任何可以改进的地方；
步骤6：对所有在上面步骤中出现过的分类器或是学习算法进行加权平均，权重如下所示：
案例练习最近我参加了由Analytics Vidhya组织的在线hackathon活动。为了使变量变换变得容易，在complete_data中我们合并了测试集与训练集中的所有数据。我们将数据导入，并且进行抽样和分类。
library(caret)rm(list=ls())setwd("C:Usersts93856DesktopAV")library(Metrics)complete <- read.csv("complete_data.csv", stringsAsFactors = TRUE)train <- complete[complete$Train == 1,]score <- complete[complete$Train != 1,]set.seed(999)ind <- sample(2, nrow(train), replace=T, prob=c(0.60,0.40))trainData<-train[ind==1,]testData <- train[ind==2,]set.seed(999)ind1 <- sample(2, nrow(testData), replace=T, prob=c(0.50,0.50))trainData_ens1<-testData[ind1==1,]testData_ens1 <- testData[ind1==2,]table(testData_ens1$Disbursed)[2]/nrow(testData_ens1)#Response Rate of 9.052%
接下来，就是构建一个梯度推进模型（Gradient Boosting Model）所要做的：
fitControl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 4, repeats = 4)trainData$outcome1 <- ifelse(trainData$Disbursed == 1, "Yes","No")set.seed(33)gbmFit1 <- train(as.factor(outcome1) ~ ., data = http://www.cn-tt.com/kx/trainData[,-26], method ="gbm", trControl = fitControl,verbose = FALSE)gbm_dev <- predict(gbmFit1, trainData,type= "prob")[,2]gbm_ITV1 <- predict(gbmFit1, trainData_ens1,type= "prob")[,2]gbm_ITV2 <- predict(gbmFit1, testData_ens1,type= "prob")[,2]auc(trainData$Disbursed,gbm_dev)auc(trainData_ens1$Disbursed,gbm_ITV1)auc(testData_ens1$Disbursed,gbm_ITV2)
在上述案例中，运行代码后所看到的所有AUC值将会非常接近0.84 。我们随时欢迎你对这段代码进行进一步的完善。在这个领域，梯度推进模型（GBM）是最为广泛运用的方法，在未来的文章里，我们可能会对GXBoost等一些更加快捷的Boosting算法进行介绍。
结束语笔者曾不止一次见识过Boosting算法的迅捷与高效，在Kaggle或是其他平台的竞赛中，它的得分能力从未令人失望，当然了，也许这要取决于你能够把特征工程（feature engineering）做得多好了。
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如何用R语言编出一个多元线性回归模型的方
）attach(byu)lm(salary~age exper)lm(salary~.,byu)#利用全变量做线性回归lm()只出回归系数，得为详尽的回归信息，应结果作为数据保存或者使用“拟合模型”（fittedmodel）result<-lm(salary~age exper age*exper,data=http://www.cn-tt.com/kx/byu)summary(result)myresid<-result$resid#获得残差vcov(result)＃针对于拟合后的模型计算方差－协方差矩阵shapiro.test(b)#做残差的正太性检验norm(bres);line(bres)#做残差
怎么用R语言表示一个有协变量的线性回归模型？
既然是随机么我然就是要用到lua的随机函数了，但是lua的随机函点小毛病，如果时间太短，那么取到的随机数可能是一样的，如果随机的数字太小也有点毛病，谁用谁知道埃全是眼泪埃。所以我们的第一步是构造一个我们自己的随机函数。
多元线性回归模型用r语言怎么来实现
）attach(byu)
lm(salary ~ age exper)
lm(salary~.,byu)#利用全部自变量做线性回归
lm()只能回归系数，要想得为详尽的回归信息该将结果作为数据或者使用“拟合模型”（fitted model）
result<-lm(salary~ageexperage*exper, data=http://www.cn-tt.com/kx/byu)
summary(result)
myresid<-result$resid #获得残差
vcov(result) ＃针对于拟合后的模型计算方差－协方差矩阵
shapiro.test(b) #做残差的正太性检验
norm(bres);line(bres) #做残差
如何在R语言中使用Logistic回归模型
logit=glm(y~x1 x2,data=http://www.cn-tt.com/kx/data,family=binomial(link='logit'))
glm表示广义线性， data表示y,x1,x2所在据集， family中的link用来回归， logit表示选择logistic回归
r语言怎么计算回归模型的置信区间
用predict就能做到。
predict的用法：
predict(object, newdata, se.fit = FALSE, scale = NULL, df = Inf,
interval = c("none", "confidence", "prediction"),
level = 0.95, type = c("response", "terms"),
terms = NULL, na.action = na.pass,
pred.var = res.var/weights, weights = 1, ...)
只要注意其中的object ， newdata ， interval ， level ， type就行。
object是你的回归模型。
newdata是使用的数据。
interval选confidence或者"c" 。
level是置信水平。
type在计算响应变量时使用response ，对变量计算使用terms 。如果是terms ，需要用后面的terms参数指定变量名（character类型向量形式）。
response的话返回一个数据框，三列，分别是预测值，区间下限和上限。
terms返回一个list 。