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핵심 함수 glm() 로지스틱 회귀모델 생성 함수 predict() 로지스틱 회귀모델 예측치 생성 함수 ifelse() - (조건,참,거짓) 특정 조건을 통해서 간단히 전처리할 수 있는 함수 - 조건을 제시하고 해당할 때의 반환값, 해당하지 않을 떄의 반환값을 순서대로 한줄로 구현 가능한 장점이 있음 prediction() predict( )는 일반 함수Generic Function로 여러 가지 방식으로 모델을 만들었을 때 해당 모델로부터 새로운 데이터에 대한 예측값을 구하는 데 사용할 수 있다 performance() prediction 객체를 performance( ) 함수에 넘겨 해당 값을 구하는 함수 plot() ROC커브를 그리는 함수 실습 (날씨 관련 요인 변수로 비(rain) 유무 예측) i..

핵심 함수 lm() 회귀분석 함수 step() 변수선택 방식을 선택하고 적용하는 함수 (forward, backward, both 총 3개가 있음) summary() 결과값을 나타내는 함수 formula() 제거법 적용 후 남은 값들을 나타내는 함수 실습1 사전준비 install.packages("mlbench") #패키지 설치 library(mlbench) #'mlbench' 라이브러리 실행하여 BodstonHousing 데이터 사용 data("BostonHousing") #데이터 생성 head(BostonHousing) #데이터 확인 전진선택법 (Forward Selection) 활용해보기 ss

핵심함수 spss.system.file: sav파일을 불러올 수 있는 함수 factanal(): 요인 분석 함수의 줄인말로써 요인 분석에서 해석이 어려운 어느 한 요인을 높게 나타나도록 하기 위하여 요인 축을 회전하는 방법 plot(): 기본적으로 plot() 함수는 산점도(scatter plot)를 그리는 함수지만 산점도뿐만 아니라 일반적으로 객체를 시각화하는데 모두 사용할 수 있는 일반적인 함수. cor(): cor()함수는 상관계수를 구하는 함수이다 문제1: 다음은 drinking,water_example.sav 파일의 데이터셋이 구성된 테이블이다. 전체 2 개의 요인에 의해서 7 개의 변수로 구성되어 있다. 아래에서 제시된 각 단계에 맞게 요인 분석을 수행하시오. 단계 1 : 데이터파일 가져오기 ..

핵심함수 정리 lm(): lm( )함수는linear regression의 핵심으로,회귀분석,단일 계층 분석,공분산 분석에 이용할 수 있다. (여기서는 회귀분석용도로 활용하였다.) summary(): - 수치형 변수는 최소값, 제1사분위수(Q1), 중앙값, 평균, 제3사분위수(Q3), 최대값, NA 개수를 보여준다. - 범주형 변수는 table()과 유사한 형식을 보여준다. - 단순 요약 외에도 분산분석, 회귀분석 등 통계모형 피팅 결과를 보여줄 때도 흔히 사용한다. predict(): lm(), glm()과 같은 명령문으로 얻어낸 회귀선으로 주어진 x값에 해당하는 새로운 y값을 predict하는 command cor(): cor()함수는 상관계수를 구하는 함수이다 문제: 1. product.csv 파일의..