程序包ISLR中的Weekly数据集记录了1990年初到2010年末21年间1089个星期的投资收益数据，其中分类变量为 Direction: Up和Down。做逻辑回归分类器应该用多少变量

选择适当的变量数量是建立逻辑回归分类器的重要因素之一。在确定所需变量数量时，可以使用正则化技术，如Lasso或Ridge回归，以避免过拟合。另外，可以使用交叉验证技术来选择最佳变量数量。

在这个问题中，可以尝试使用Lasso或Ridge回归来选择最佳变量数量。具体来说，可以使用交叉验证技术来确定正则化参数，并选择最优的变量数量。同时，也可以使用一些特征选择算法，如方差阈值、互信息或基于树的方法等，来选择最佳变量数量。

总的来说，最佳的变量数量取决于数据集的特性和模型的复杂度。在实际应用中，通常需要进行多次试验和调整，才能确定最佳的变量数量。

相关问题

用R中ISLR包的Hitters数据集，以Salary为因变量，建立Logistic模型

Hitters数据集中的Salary是连续型变量，不适合用于建立逻辑回归模型，逻辑回归模型适合建立二元分类问题。如果我们想要建立一个预测球员是否会获得高薪的二元分类模型，可以将Salary变量转化为二元变量（例如，将Salary大于平均值的球员标记为1，小于平均值的球员标记为0）。

以下是将Salary变量转化为二元变量并建立逻辑回归模型的R代码：

library(ISLR)
data(Hitters)
mean_salary <- mean(Hitters$Salary)
Hitters$HighSalary <- ifelse(Hitters$Salary > mean_salary, 1, 0)
logit_model <- glm(HighSalary ~ ., data = Hitters, family = "binomial")
summary(logit_model)

这段代码中，我们首先加载ISLR包和Hitters数据集，然后计算Salary的平均值。接着，我们使用ifelse函数将Salary变量转化为二元变量HighSalary，其中Salary大于平均值的球员标记为1，小于平均值的球员标记为0。最后，我们使用glm函数建立逻辑回归模型，HighSalary作为因变量，所有其他变量作为自变量，family参数指定为binomial。使用summary函数查看模型摘要。

考虑 ISLR 包的 Hitters 数据，此数据集有322个运 动员的20个变量的数据，其中的变量 Salary（工资）是 我们关心的。请利用决策树与随机森林来对该变量进行 回归。

好的，我们来看看如何用决策树和随机森林对 Hitters 数据集中的 Salary 进行回归。

首先，我们需要加载 ISLR 包并读取数据集：

library(ISLR)
data(Hitters)

接下来，我们需要做一些数据预处理工作，包括对缺失值进行处理和将一些分类变量进行独热编码。这里我们使用 dplyr 和 tidyr 包来完成：

library(dplyr)
library(tidyr)

# 处理缺失值
Hitters <- Hitters %>%
  mutate_if(is.character, as.factor) %>%
  mutate_if(is.factor, function(x) as.numeric(as.character(x))) %>%
  na.omit()

# 独热编码
Hitters <- Hitters %>%
  select(-c("League", "Division", "NewLeague")) %>%
  mutate(AtBat_450 = ifelse(AtBat > 450, 1, 0)) %>%
  mutate(Hits_130 = ifelse(Hits > 130, 1, 0)) %>%
  mutate(HmRun_20 = ifelse(HmRun > 20, 1, 0)) %>%
  mutate(RBI_75 = ifelse(RBI > 75, 1, 0)) %>%
  mutate(Walks_60 = ifelse(Walks > 60, 1, 0)) %>%
  select(-c("AtBat", "Hits", "HmRun", "RBI", "Walks"))

现在，我们可以将数据集拆分为训练集和测试集：

set.seed(123)
train <- sample(nrow(Hitters), nrow(Hitters) * 0.8)
train_data <- Hitters[train, ]
test_data <- Hitters[-train, ]

接下来，我们可以使用 rpart 包来构建决策树模型：

library(rpart)

# 构建决策树模型
tree_model <- rpart(Salary ~ ., data = train_data, method = "anova")

# 预测测试集
test_pred <- predict(tree_model, test_data)

# 计算均方误差
mse <- mean((test_data$Salary - test_pred)^2)

我们可以使用 rpart.plot 包来可视化决策树模型：

library(rpart.plot)
rpart.plot(tree_model)

接下来，我们可以使用 randomForest 包来构建随机森林模型：

library(randomForest)

# 构建随机森林模型
rf_model <- randomForest(Salary ~ ., data = train_data, ntree = 500, mtry = 4)

# 预测测试集
test_pred <- predict(rf_model, test_data)

# 计算均方误差
mse <- mean((test_data$Salary - test_pred)^2)

随机森林模型的预测精度通常比决策树模型更高，但是模型训练时间也更长。