R语言predict函数中type参数有什么值

时间: 2023-06-12 20:02:01 浏览: 758

R语言数据分析案例（三）.docx

这些R语言数据分析案例展示了对Iris、mtcars和Titanic数据集的全面分析和建模。通过数据清理、基本统计分析、可视化，以及逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等机器学习算法的应用，我们进行了深入的探索和模型比较。每个案例都包括了交叉验证和模型优化的步骤，帮助我们评估和提升模型性能，提供了从基础到高级的完整数据分析流程。 ### R语言数据分析案例详解 #### 一、案例背景与目标本案例主要聚焦于使用R语言对Titanic数据集进行深度的数据分析与机器学习建模。Titanic数据集记录了泰坦尼克号乘客的相关信息，如生存状态、年龄、性别、船舱等级等。通过对这些数据的探索和建模，旨在构建能够预测乘客生存可能性的模型。 #### 二、数据准备与处理 1. **数据加载** - 使用`titanic`包加载Titanic数据集。 - 代码示例： ```r install.packages("titanic") library(titanic) data("titanic_train") titanic_data <- titanic_train ``` 2. **数据清理** - 检查数据集中是否存在缺失值，并对其进行处理。 - 代码示例： ```r sum(is.na(titanic_data)) colSums(is.na(titanic_data)) ``` - 对缺失的年龄值采用中位数填充： ```r titanic_data$Age[is.na(titanic_data$Age)] <- median(titanic_data$Age, na.rm = TRUE) ``` - 对缺失的登船港口采用最常见的港口"S"填充： ```r titanic_data$Embarked[is.na(titanic_data$Embarked)] <- "S" ``` - 移除不必要的列（如"Cabin"、"Name"、"Ticket"等）： ```r titanic_data <- titanic_data[, !(names(titanic_data) %in% c("Cabin", "Name", "Ticket"))] ``` 3. **基本数据分析** - 使用`summary()`函数查看数据集的基本统计信息。 - 计算每个登船港口的乘客数量。 - 计算幸存率。 #### 三、数据可视化使用`ggplot2`包进行数据可视化，以更直观地理解数据分布和关系。 1. **安装并加载`ggplot2`包** ```r install.packages("ggplot2") library(ggplot2) ``` 2. **绘制条形图** - 幸存情况的条形图： ```r ggplot(titanic_data, aes(x = factor(Survived), fill = factor(Survived))) + geom_bar() + labs(title = "Survival on the Titanic", x = "Survived", y = "Count") + scale_fill_discrete(name = "Survived", labels = c("No", "Yes")) ``` - 性别与幸存情况的条形图： ```r ggplot(titanic_data, aes(x = factor(Survived), fill = factor(Sex))) + geom_bar(position = "dodge") + labs(title = "Survival by Gender", x = "Survived", y = "Count") + scale_fill_discrete(name = "Sex", labels = c("Female", "Male")) ``` #### 四、构建分类模型本部分将构建逻辑回归模型来预测乘客的生存可能性。 1. **安装并加载`caret`包** ```r install.packages("caret") library(caret) ``` 2. **构建逻辑回归模型** - 代码示例： ```r logistic_model <- glm(Survived ~ Pclass + Sex + Age + SibSp + Parch + Fare + Embarked, data = titanic_data, family = binomial) summary(logistic_model) ``` 3. **模型预测与评估** - 预测并计算准确率： ```r predictions <- predict(logistic_model, type = "response") predicted_classes <- ifelse(predictions > 0.5, 1, 0) accuracy <- mean(predicted_classes == titanic_data$Survived) print(paste("Accuracy:", accuracy)) ``` #### 五、交叉验证与模型优化 1. **设置交叉验证参数** - 为了更准确地评估模型性能，使用交叉验证技术。 - 示例代码： ```r # 设置交叉验证参数 train_control <- trainControl(method = "cv", number = 10) # 构建逻辑回归模型 set.seed(123) logistic_model_cv <- train(Survived ~ ., data = titanic_data, method = "glm", trControl = train_control, family = "binomial") # 查看模型结果 print(logistic_model_cv) ``` #### 六、总结本案例通过对Titanic数据集的全面分析和建模，不仅展示了如何进行数据清理、基本统计分析和可视化，还介绍了如何利用逻辑回归等机器学习算法进行预测建模，并且通过交叉验证评估和优化模型性能。整个过程涵盖了从数据准备到模型评估的完整流程，为后续进行类似数据分析项目提供了参考和实践指南。

R语言predict函数中type参数可以设置为以下几个值： 1. "link": 返回线性预测值。 2. "response": 返回非线性预测值。 3. "terms": 返回有关预测的条款。 4. "terms2": 返回有关预测的第二个条款。 5. "terms3": 返回有关预测的第三个条款。 6. "terms4": 返回有关预测的第四个条款。

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