iT邦幫忙

第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 10
1
影片教學

R語言-預測方法大全系列 第 10

[Day-10] 預測操作--線性迴歸-上 (linear regression in r)

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#影片程式碼
data(iris)
iris <- iris[,-c(5)]
library(rminer) 
model <- lm(Sepal.Length~Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width,iris)
lm <- Importance(model,iris,measure="AAD")
lm$imp
par(mfrow=c(1,3))
boxplot(iris$Sepal.Width)$out
boxplot(iris$Petal.Length)$out
boxplot(iris$Petal.Width)$out
#因為離群值不多,所以先不轉換
par(mfrow=c(1,3))
scatter.smooth(x=iris$Sepal.Width, y=iris$Sepal.Length)
scatter.smooth(x=iris$Petal.Length, y=iris$Sepal.Length)
scatter.smooth(x=iris$Petal.Width, y=iris$Sepal.Length)
#確認線性
iris <- iris[,-c(2)]
n <- nrow(iris)
set.seed(1117)
subiris <- sample(seq_len(n), size = round(0.7 * n))
traindata <- iris[subiris,]
testdata <- iris[ - subiris,]

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