1 讀入數據集
# 導入數據
setwd("C:\\Users\\****\\Documents\\ML\\day3\\")dataset=read.csv('50_Startups.csv')head(dataset)R.D.SpendAdministrationMarketing.SpendStateProfit1165349.2136897.80471784.1NewYork192261.82162597.7151377.59443898.5California191792.13153441.5101145.55407934.5Florida191050.44144372.4118671.85383199.6NewYork182902.05142107.391391.77366168.4Florida166187.96131876.999814.71362861.4NewYork156991.12 數據預處理
#虛擬變量dataset$State=factor(dataset$State,levels=c('NewYork','California','Florida'),labels=c(1,2,3))3 訓練集和測試集
將數據按照4:1拆分,每一組分別包含自變量和因變量
#install.packages('caTools')library(caTools)set.seed(123)split=sample.split(dataset$Profit,SplitRatio=0.8)training_set=subset(dataset,split==TRUE)#多自變量test_set=subset(dataset,split==FALSE)#單因變量dim(training_set)[1]405dim(test_set)[1]1054 模型擬合及預測
通過訓練集進行模型擬合得到曲線,然后將測試集的X_test帶入曲線中,得到預測結果y_pred,最后將預測結果y_pred與測試集中的y_test進行比較,確定預測是否準確。
4.1 多重線性回歸
regres=lm(formula=Profit~R.D.Spend+Administration+Marketing.Spend+State,data=training_set)summary(regres)Coefficients:EstimateStd.ErrortvaluePr(>|t|)(Intercept)4.965e+047.637e+036.5011.94e-07***R.D.Spend7.986e-015.604e-0214.2516.70e-16***Administration-2.942e-025.828e-02-0.5050.617Marketing.Spend3.268e-022.127e-021.5370.134State21.213e+023.751e+030.0320.974State32.376e+024.127e+030.0580.954---Signif.codes:0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1
4.2 進行逐步回歸分析
regres.step<-step(regres)Step:AIC=735.89Profit~R.D.Spend+Marketing.SpendDfSumofSqRSSAIC<none>3.3627e+09735.89-Marketing.Spend13.1338e+083.6761e+09737.45-R.D.Spend12.3344e+102.6706e+10816.77regres2=lm(formula=Profit~R.D.Spend+Marketing.Spend,data=training_set)
4.3 預測結果
y_pred=predict(regres2,newdata=test_set)y_pred4581116202124173687.21171299.96160499.08134783.16145873.04114467.75117025.30110369.71313298447.3997668.22test_set$Profit[1]182901.99166187.94155752.60146121.95129917.04122776.86118474.03108733.99[9]99937.5997483.56
4.4 結果可視化
plot(test_set$Profit,col="red")points(y_pred,col="blue")
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