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代写R语言机器学习线性回归Using r for Machine Learning Linear Regression
线性回归是一种统计模型，分析响应变量(通常称为y)和一个或多个变量及其相互作用(通常称为x或解释变量)之间的关系。线性回归是最基本的统计模型之一。
在r中创建线性回归不是每个问题都可以用相同的算法解决。在这种情况下，线性回归假设响应变量和解释变量之间存在线性关系。这意味着您可以在两个(或多个)变量之间放置一条直线。可以用lm命令在R中计算线性回归。首先，导入readxl库来读取Microsoft Excel文件，它可以是任何类型的格式，只要R可以读取它。将数据下载到一个名为ageandheight的对象中，然后在第三行创建线性回归。
R语言主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。r的基本数据结构式向量。向量存储一组有序的值，称为元素.r中的向量有固有的顺序，所以其数据能通过计算向量中各元素的序号来访问，序号是从1开始。因子是向量的一个特例，它单独用来标识名义属性。把字符型向量转换成因子，只需要应用factor函数。列表，一种特殊类型的向量。它用来存储一组有序的值。列表允许收集不同类型的值，用列表构建对象进行访问。
一个用来检验模型好坏的方法是决定系数或R²。这个度量是由回归模型解释的总变异性的比例定义的。这看起来有点复杂，但一般来说，对于很好拟合数据的模型，R²在1附近。不适合数据的模型的R²接近于0。R²是0.02这意味着该模型只解释了2%的数据可变性。R²为0.99，意味该模型可以解释99%的总可变性。但是有必要记住，有时候高R²不一定每次都是好的，低R²也不一定总是坏的。在现实生活中，事件并不总是完全符合一条直线。在某些领域，R²= 0.5被认为是好的。
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