用更多的技术和方法来对该数据集进行分析
时间: 2024-03-09 18:44:35 浏览: 20
好的,以下是一些更深入的分析技术和方法,可以对波士顿房价数据进行更全面的分析:
1. 变量相关性分析
使用相关性分析来了解各个变量之间的关系。可以使用`cor()`函数来计算变量之间的相关系数,例如:
```R
cor(boston)
```
该命令会输出一个相关系数矩阵,展示了各个变量之间的相关性。
2. 变量选择
在建立模型时,可以使用变量选择技术来挑选出对房价预测最为重要的变量。例如,可以使用LASSO回归来进行变量选择:
```R
library(glmnet)
x <- model.matrix(MEDV ~ ., data = boston)[,-1]
y <- boston$MEDV
lasso <- glmnet(x, y, alpha = 1)
plot(lasso, xvar = "lambda", label = TRUE)
```
该命令会生成一个LASSO回归的收缩路径图,展示了不同惩罚系数下各个变量的系数值。通过这个图可以选择出重要的变量。
3. 模型评估
使用交叉验证等技术来评估模型的准确性和泛化能力。例如:
```R
library(caret)
ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 5)
model <- train(MEDV ~ ., data = boston, method = "lm", trControl = ctrl)
summary(model)
```
该命令使用交叉验证来训练一个线性回归模型,并输出模型的统计摘要和交叉验证的结果。
4. 非线性建模
考虑使用非线性模型来预测房价,例如决策树模型:
```R
library(rpart)
tree <- rpart(MEDV ~ ., data = boston)
plot(tree)
```
该命令会建立一个决策树模型,并生成一个决策树图表。这可以帮助我们找到数据中的非线性关系。
以上是一些更深入的分析技术和方法,可以帮助我们更全面地了解波士顿房价数据集。