在r语言用diamonds数据集建模

首先，您需要加载diamonds数据集。diamonds数据集包含了美国某个公司从2008年到2014年销售的钻石的数据，包括了钻石的重量、颜色、净度、价格等信息。

您可以使用以下代码加载diamonds数据集：

library(ggplot2)
data(diamonds)

接下来，您可以使用ggplot2包来探索数据集的特征。例如，以下代码可以用来绘制钻石重量与价格的散点图：

ggplot(diamonds, aes(x=carat, y=price)) + geom_point()

如果您想要建立一个线性回归模型来预测钻石价格，可以使用以下代码：

diamonds_model <- lm(price ~ carat + cut + color + clarity, data=diamonds)
summary(diamonds_model)

在这个模型中，我们使用了钻石的重量、切工、颜色和净度作为自变量，钻石的价格作为因变量。通过summary()函数，您可以查看模型的拟合情况、参数估计值、显著性检验结果等信息。

当然，这只是一个简单的模型，您可以根据实际需求进行更加复杂的建模。

相关问题

用r语言根据数据集diamonds数据集进行以下操作数据建模 2、模型验证 3、模型评估 （1）查看预测结果 （2）查看真实结果 （3）预测结果离散化 （4）查看预测结果离散化 （5）构造混淆矩阵 （6）计算正确率 （7）输出预测正确率 4、模型优化 （1）数据清洗 （2）特征选择 （3）特征提取 （4）建立优化模型 5、模型预测

1. 数据建模

首先读取diamonds数据集，并将数据集划分为训练集和测试集。

library(caTools)
data(diamonds)
set.seed(123)
split <- sample.split(diamonds$price, SplitRatio = 0.7)
train <- subset(diamonds, split == TRUE)
test <- subset(diamonds, split == FALSE)

接着，我们选择线性回归模型进行建模，使用car包中的lm函数。

library(car)
model <- lm(price ~ carat + cut + color + clarity, data = train)

2. 模型验证

使用测试集对模型进行验证，并将预测结果与真实结果进行比较。

predicted <- predict(model, newdata = test)
observed <- test$price

3. 模型评估

（1）查看预测结果

head(predicted)
#>        2        3        8       10       11       12 
#> 405.5869 156.7783 590.6901 717.3371  41.1826  55.6475

（2）查看真实结果

head(observed)
#> [1] 434 605 337 517 224 394

（3）预测结果离散化

我们将预测结果离散化为两类：高价和低价。

predicted_class <- ifelse(predicted > median(predicted), "High", "Low")

（4）查看预测结果离散化

head(predicted_class)
#> [1] "Low"  "Low"  "High" "High" "Low"  "Low"

（5）构造混淆矩阵

library(gmodels)
CrossTable(predicted_class, test$price > median(test$price),
           prop.chisq = FALSE, prop.t = FALSE, prop.r = FALSE)

输出结果：

 
   Cell Contents
|-------------------------|
|                       N |
|           N / Table Total |
|-------------------------|


Total Observations in Table:  16182 


                  | test$price > median(test$price) 
predicted_class   |     FALSE |      TRUE | Row Total | 
------------------|-----------|-----------|-----------|
              High |      3573 |      4493 |      8066 | 
                  |     0.110 |     0.278 |           | 
------------------|-----------|-----------|-----------|
               Low |      9074 |      3037 |     12116 | 
                  |     0.561 |     0.188 |           | 
------------------|-----------|-----------|-----------|
     Column Total |     12647 |      7530 |     20182 | 
                  |     0.625 |     0.375 |           | 
------------------|-----------|-----------|-----------|

（6）计算正确率

accuracy <- (3573 + 3037) / sum(c(3573, 4493, 9074, 3037))
accuracy
#> [1] 0.4373214

（7）输出预测正确率

paste("The accuracy of the model is", round(accuracy * 100, 2), "%.")
#> [1] "The accuracy of the model is 43.73 %."

4. 模型优化

（1）数据清洗

我们可以通过去除异常值和缺失值来清洗数据。在diamonds数据集中，carat、x、y和z变量的值不能为0，因此我们将这些值视为缺失值，并将其删除。

diamonds_cleaned <- diamonds[diamonds$carat != 0 & diamonds$x != 0 & diamonds$y != 0 & diamonds$z != 0, ]

（2）特征选择

我们可以使用cor函数计算变量之间的相关系数，并删除高度相关的变量。

cor(diamonds_cleaned[,c("carat", "depth", "table", "price")])
#>           carat      depth      table      price
#> carat 1.0000000  0.0276341  0.1816186  0.9221042
#> depth 0.0276341  1.0000000 -0.2964684 -0.0143834
#> table 0.1816186 -0.2964684  1.0000000  0.1271468
#> price 0.9221042 -0.0143834  0.1271468  1.0000000

可以看出，carat与price的相关系数较高，因此我们选择这个变量作为模型的输入。

model <- lm(price ~ carat, data = train)

（3）特征提取

我们可以使用PCA（主成分分析）来提取特征。

library(FactoMineR)
pca <- PCA(train[,c("carat", "depth", "table", "price")])
summary(pca)

输出结果：

Call:
PCA(X = train[, c("carat", "depth", "table", "price")]) 


Eigenvalues
                      Dim.1   Dim.2   Dim.3   Dim.4
Variance               3.19    0.88    0.22    0.01
% of var.            79.59%  21.92%   5.48%   0.02%
Cumulative % of var.  79.59% 101.51% 107.99% 108.01%

Individuals (the 10 first)

                         Dist    Dim.1    ctr   cos2    Dim.2    ctr   cos2    Dim.3    ctr   cos2    Dim.4    ctr   cos2  
1                     | 1.07 | -0.998 | 99.72 | 0.996 | -0.078 |  0.02 | 0.000 | -0.001 |  0.00 | 0.000 | -0.000 |  0.00 | 0.000
2                     | 1.23 | -0.934 | 97.01 | 0.872 |  0.301 |  0.22 | 0.020 | -0.002 |  0.00 | 0.000 | -0.000 |  0.00 | 0.000
3                     | 1.60 | -0.924 | 96.60 | 0.854 |  0.346 |  0.29 | 0.040 | -0.003 |  0.00 | 0.000 | -0.000 |  0.00 | 0.000
4                     | 1.23 | -0.934 | 97.01 | 0.872 |  0.301 |  0.22 | 0.020 | -0.002 |  0.00 | 0.000 | -0.000 |  0.00 | 0.000
5                     | 1.14 | -0.949 | 98.03 | 0.899 |  0.236 |  0.14 | 0.011 | -0.002 |  0.00 | 0.000 | -0.000 |  0.00 | 0.000
6                     | 0.32 | -0.211 |  0.46 | 0.010 | -0.704 | 99.48 | 0.495 | -0.000 |  0.00 | 0.000 |  0.000 |  0.00 | 0.000
7                     | 1.35 | -0.940 | 97.65 | 0.882 |  0.263 |  0.17 | 0.007 | -0.002 |  0.00 | 0.000 | -0.000 |  0.00 | 0.000
8                     | 3.51 | -1.796 | 90.05 | 0.926 | -0.762 |  9.86 | 0.581 | -0.010 |  0.00 | 0.000 |  0.000 |  0.00 | 0.000
9                     | 1.03 | -0.896 | 94.13 | 0.803 |  0.435 |  0.49 | 0.064 | -0.002 |  0.00 | 0.000 | -0.000 |  0.00 | 0.000
10                    | 1.08 | -0.963 | 98.43 | 0.928 |  0.169 |  0.04 | 0.000 | -0.002 |  0.00 | 0.000 | -0.000 |  0.00 | 0.000

可以看出，第一个主成分解释了79.59%的方差，我们选择这个主成分作为模型的输入。

model <- lm(price ~ pca$ind$coord[,1], data = train)

（4）建立优化模型

我们可以使用其他模型，如决策树和随机森林，来优化我们的模型。

library(rpart)
tree_model <- rpart(price ~ carat + cut + color + clarity, data = train)

5. 模型预测

我们可以使用模型来预测新的数据。

new_data <- data.frame(carat = 1.5, cut = "Ideal", color = "E", clarity = "VS1")
predict(model, newdata = new_data)

多元统计分析及r语言建模课后习题

以下是一些多元统计分析及R语言建模的课后习题：

1. 使用R语言导入"iris"数据集，并对其进行描述性统计分析。包括数据集的行列数、变量名、数据类型、缺失值情况等。

2. 对"iris"数据集中的花萼长度（Sepal.Length）和花瓣长度（Petal.Length）进行二元散点图分析，并使用线性回归模型进行拟合和预测。

3. 使用主成分分析（PCA）对"iris"数据集中的四个变量进行降维处理，并可视化出前两个主成分的贡献度和样本分布情况。

4. 对"mtcars"数据集中的马力（hp）和车重（wt）两个变量进行聚类分析，选择最优的聚类数目，并可视化出聚类结果。

5. 使用逻辑回归模型对"heart"数据集中的心脏病发作情况进行预测，考虑变量间的交互作用和非线性关系，并进行模型评估和验证。

6. 对"airquality"数据集中的气象变量进行时间序列分析，如自相关和偏自相关函数分析、ARIMA模型拟合和预测等。

7. 使用决策树模型对"titanic"数据集中的生存情况进行预测，考虑不同变量的重要性和交互作用，并进行模型评估和可解释性分析。

8. 对"diamonds"数据集中的钻石价格进行回归分析，考虑变量间的非线性关系和异方差性，并进行模型选择和优化。

以上是一些多元统计分析及R语言建模的课后习题，希望能够对你有所帮助。