调用MASS包中的Boston数据集，进行如下操作： 考察变量medv (房价中位数)与其他变量的相关性，并据此初步筛选与medv相关性强的变量，给出代码

好的，你可以使用R语言中的MASS包中的Boston数据集来进行操作。下面是一段代码示例：

library(MASS)

# 载入Boston数据集
data(Boston)

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix <- cor(Boston)

# 获取与medv相关性的绝对值，并排序
medv_corr <- abs(corr_matrix$medv)
sorted_corr <- sort(medv_corr, decreasing = TRUE)

# 设置阈值来筛选相关性强的变量，例如选择相关系数大于0.5的变量
strong_corr_vars <- names(sorted_corr[sorted_corr > 0.5])

# 输出与medv相关性强的变量
print(strong_corr_vars)

在上述代码中，首先使用`library(MASS)`来加载MASS包，然后使用`data(Boston)`来加载Boston数据集。之后，使用`cor()`函数计算相关系数矩阵。接着，提取medv与其他变量的相关系数的绝对值，并进行排序。最后，通过设置阈值来筛选出与medv相关性强的变量。在这个示例中，选择了相关系数大于0.5的变量作为与medv相关性强的变量。最后，打印出与medv相关性强的变量列表。

相关问题

对R语言MASS包中的Boston数据集做回归分析，以medv为因变量，其余变量为自变量，以线性回归，knn,支持向量回归为分析方法，80%为训练集，其余为测试集，输出RMSE

在R语言中，要对MASS包中的Boston房价数据集进行回归分析，我们可以按照以下步骤操作：

首先，你需要安装并加载所需的包，包括`MASS`, `caret`, 和 `e1071`（用于KNN和SVM）。你可以通过运行以下命令来完成这一步：

install.packages("MASS")
install.packages("caret")
install.packages("e1071")

library(MASS)   # 加载MASS包
library(caret)  # 加载caret包用于划分数据集和模型评估
library(e1071)  # 加载e1071包，包含svm函数

# 加载Boston数据集
data(Boston)

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集，并选择需要的自变量作为特征，`medv`作为因变量：

set.seed(123)  # 设置随机种子以保证结果可复现
trainIndex <- createDataPartition(Boston$medv, p = .8, list = FALSE)  # 划分80%的数据为训练集
trainData <- Boston[trainIndex, -1]  # 训练集特征
trainLabels <- Boston[trainIndex, "medv"]  # 训练集目标值

testData <- Boston[-trainIndex, -1]  # 测试集特征
testLabels <- Boston[-trainIndex, "medv"]  # 测试集目标值

然后，我们分别用线性回归、KNN回归和SVM回归对数据进行拟合，并计算每个模型的RMSE：

# 线性回归
lmModel <- lm(medv ~ ., data = trainData)  # 包含所有自变量
lmPred <- predict(lmModel, testData)
rmse_lm <- sqrt(mean((testLabels - lmPred)^2))

# KNN回归
knnFit <- knn.reg(trainData, trainLabels, testData[, -1], k = 5)  # 使用k=5
rmse_knn <- sqrt(mean((testLabels - knnFit)^2))

# 支持向量回归 (SVM)
svrModel <- svm(medv ~ ., data = trainData, kernel = "linear")  # 线性核假设
svrPred <- predict(svrModel, testData)
rmse_svr <- sqrt(mean((testLabels - svrPred)^2))

最后，输出三种模型的RMSE：

cat("Linear Regression RMSE:", rmse_lm, "\n")
cat("K-Nearest Neighbors RMSE:", rmse_knn, "\n")
cat("Support Vector Regression RMSE:", rmse_svr, "\n")

这将显示每种回归方法在测试集上的平均绝对误差（即RMSE）。

用r语言完成如下问题：2.对Boston（波士顿郊区的房价）数据集，构建medv与自变量lstat和chas的回归模型，对拟合模型进行可视化展示，并解释chas前面的系数代表什么含义。 Boston数据集自己查来自哪里

Boston数据集是一个经典的回归分析数据集，包含了1970年代波士顿郊区房屋销售的相关信息。该数据集可以在R语言中直接调用，不需要额外下载。

以下是使用R语言对Boston数据集进行回归分析的代码：

# 载入Boston数据集
data(Boston)

# 构建回归模型
model <- lm(medv ~ lstat + chas, data = Boston)

# 可视化展示拟合曲线
plot(medv ~ lstat, data = Boston, main = "medv vs. lstat", xlab = "lstat", ylab = "medv")
abline(model, col = "red")

# 输出模型系数
summary(model)$coefficients

在上述代码中，我们首先使用`data()`函数载入Boston数据集，然后使用`lm()`函数构建回归模型，其中`medv`为因变量，`lstat`和`chas`为自变量。接着，我们使用`plot()`函数可视化展示回归拟合曲线，其中红色直线为回归模型的拟合曲线。最后，我们使用`summary()`函数输出模型系数。

其中，`chas`前面的系数代表的是该变量对因变量的影响，具体含义为：当`chas`取值为1时，对应的因变量`medv`的平均值比`chas`取值为0时高出多少。因为`chas`是一个二元变量，所以其系数的含义为在其他自变量固定的情况下，`chas`为1时对应的截距平移量。如果`chas`系数为正，表示`chas`为1时对应的截距要比`chas`为0时大；如果系数为负，则表示`chas`为1时对应的截距要比`chas`为0时小。