R语言计算人群归因危险度的代码
时间: 2024-05-29 15:06:00 浏览: 16
R语言是一种广泛使用的数据分析编程语言,可以进行数据处理、统计分析和绘图等操作。在进行人群归因危险度计算时,可以使用R语言中的各种机器学习算法和模型。具体实现方式根据不同的需求和数据情况而异,以下是一个简单的示例代码:
```R
#加载需要用到的包
library(caret)
library(gbm)
#读取数据
data <- c("age", "gender", "income")
target <- "risk_score"
#拆分数据集为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(data$target, p = .8, list = FALSE, times = 1)
train <- data[ trainIndex,]
test <- data[-trainIndex,]
#定义模型参数
ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 3, verboseIter = FALSE)
gbmGrid <- expand.grid(interaction.depth = c(1, 5), n.trees = (1:4)*50, shrinkage = 0.1, n.minobsinnode = 10)
#训练模型
set.seed(123)
gbmFit <- train(target ~ ., data = train, method = "gbm", trControl = ctrl, verbose = FALSE, tuneGrid = gbmGrid)
#预测测试集结果
pred <- predict(gbmFit, newdata = test)
#计算预测结果和真实结果之间的误差
rmse <- test$target)^2))
#输出结果
print(paste("RMSE:", round(rmse,2)))
```
该代码使用了GBM(Gradient Boosting Machine)模型进行人群归因危险度计算,并使用RMSE(Root Mean Square Error)作为评估指标。具体实现方式和参数可以根据实际需求进行调整和优化。