不同回归模型的R - 功率模拟
创始人
2025-01-09 03:31:07
0

要进行不同回归模型的R-功率模拟,可以使用以下步骤和代码示例:

  1. 导入所需的库:
library(ggplot2)
library(caret)
  1. 加载数据集。这里使用CARET包中的“Concrete”数据集作为示例。
data(Concrete)
  1. 准备数据集。将数据集分为训练集和测试集。
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(Concrete$Strength, p = 0.8, list = FALSE)
trainData <- Concrete[trainIndex, ]
testData <- Concrete[-trainIndex, ]
  1. 定义R-功率函数。
rp <- function (y, yhat) {
  R2 <- cor(y, yhat)^2
  power <- 1 - (1 - R2) * (length(y) - 1) / (length(y) - 2)
  return(power)
}
  1. 定义不同回归模型。
lmModel <- train(Strength ~ ., data = trainData, method = "lm")
rfModel <- train(Strength ~ ., data = trainData, method = "rf")
gbmModel <- train(Strength ~ ., data = trainData, method = "gbm")
  1. 进行模型预测并计算R-功率。
lmPredictions <- predict(lmModel, newdata = testData)
rfPredictions <- predict(rfModel, newdata = testData)
gbmPredictions <- predict(gbmModel, newdata = testData)

lmRPower <- rp(testData$Strength, lmPredictions)
rfRPower <- rp(testData$Strength, rfPredictions)
gbmRPower <- rp(testData$Strength, gbmPredictions)
  1. 输出R-功率结果。
print(paste("LM R-Power:", lmRPower))
print(paste("RF R-Power:", rfRPower))
print(paste("GBM R-Power:", gbmRPower))

这里使用了CARET包中的train函数来训练不同的回归模型(线性回归、随机森林和梯度提升机)。然后,使用预测值和真实值计算R-功率。最后,输出每个模型的R-功率结果。

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