286
правок
Изменения
м
==== Линейная регрессия ===={{Main|Линейная регрессия|ll=Линейная регрессияПримеры кода на R}}
==== Множественная регрессия ====
<font color="gray"># reading data</font>
rdata <- read.csv(<font color="green">"input.csv"</font>, <font color="#660099">sep</font> = <font color="green">','</font>, <font color="#660099">header</font> = FALSE)
<font color="gray"># evaluating regression model</font>
model <- lm(target ~ x + y + z, <font color="#660099">data</font> = rdata)
<font color="gray"># getting summary</font>
print(summary(model))
==== Логистическая регрессия ====
{{Main|Логистическая регрессия|ll=Логистическая регрессия}}
Логистическая регрессия – это модель регрессии, в которой переменная ответа принимает значения 0 или 1 (True или False). Реализация на языке <code>R</code> представлена в следующем фрагменте:
<font color="gray"># reading data</font>
rdata <- read.csv(<font color="green">"input.csv"</font>, <font color="#660099">sep</font> = <font color="green">','</font>, <font color="#660099">header</font> = FALSE)
<font color="gray"># evaluating model</font>
model = glm(<font color="#660099">formula</font> = target ~ x + y + z, <font color="#660099">data</font> = rdata, <font color="#660099">family</font> = binomial)
<font color="gray"># printing summary</font>
print(summary(model))
Ссылка на основную статью
===Пример на языке R===
<font color="gray"># reading data</font>
plot(data$<strong><font color="#660E7A">y</font></strong>, data$<strong><font color="#660E7A">x</font></strong>)
lines(data$<strong><font color="#660E7A">y</font></strong>, predict(fit), <font color="#660099">col</font> = <font color="green">'red'</font>)
==Применение==
