R语言《统计学习导论》Chapter5&6实验详解：误差率优化与变量重要性

在《统计学习导论——基于R》的第5章和第6章的课后实验部分，主要探讨了统计模型在实际问题中的应用和评估。第5章涉及逻辑回归模型，特别是针对一个数据集进行分析，通过构建Logistic回归模型来预测客户违约情况。实验包含了以下几个关键知识点： 1. 问题5：通过Logistic回归分析，我们得到了回归结果，包括各特征（如default、income和balance）对违约概率的影响系数，以及对应的置信区间。实验中还展示了不同训练集与验证集比例（1:1、2:1、3:1 和 1:2）下的混淆矩阵，以评估模型的性能。结果显示，当训练集与验证集的比例为2:1时，验证集的错误率最低，模型效果最优。 2. 问题6：第6章的实验可能涉及到模型评估指标，如summary表展示了一些统计量，这有助于理解模型的总体表现，如均值、标准差、最小值和最大值等。此外，实验可能考察了模型参数的调整，例如添加新的特征（student变量）后，发现这有助于降低验证集的错误率，证明特征选择对于提升模型泛化能力的重要性。 这些实验不仅强调了模型训练的实践，还强调了评估模型性能和选择合适验证集比例的重要性，以及特征工程（如添加哑变量）对模型稳定性和预测准确性的积极影响。通过这些实操练习，读者能够掌握如何在R软件中实施统计学习算法，并理解如何优化模型以提高预测精度。