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現在、ある研究論文の統計解析を手法を実際にやってみたいと考えています。r 言語は、初心者なので、基礎から教えてくれると助かります。
以下は
研究論文の日本語訳です
年齢予測
統計計算ソフトウェアバージョン4.0.0のRプロジェクトは、多変量線形回帰(lm)、回帰ツリー(rpart)、バギング回帰(ipred)、ランダムフォレスト回帰(randomForest)、およびサポートベクトル回帰(rminer )の5つのアルゴリズムを実行するために使用されました。 )。年代順の年齢と予測された年齢の間のRMSE値とMAE値は、上記の5つのアルゴリズムを使用した最終的な年齢予測モデルのパフォーマンスメトリックとして使用されました。各splitおよびntreeで考慮される機能の数を参照する2つの重要なパラメーター森の中の木の数を表すのは、それぞれ5本と300本に設定されました。VIMは、変数と応答の間の依存関係のパターンを単一の数値の形式でキャプチャする方法の1つです。これは基本的に多くの予測方法で使用できますが、(たとえば一般化線形モデルとは対照的に)解釈しにくい結果をもたらすブラックボックス方法に特に効果的です(Shen et al。、2019)。精度、MSE、標準誤差に応じてVIMを個別にランク付けしました。