以下是一些常用的R语言机器学习基本包库：
- caret：Classification And Regression Training（分类和回归训练），是一个非常全面的R语言机器学习包，提供了许多模型和功能，包括数据预处理、模型训练和评估、特征选择等。
- mlr：Machine Learning in R（R语言中的机器学习），是另一个流行的R语言机器学习包，提供了许多模型和算法，包括回归、分类、聚类、降维等。
- randomForest：随机森林，是一个广泛使用的集成学习算法，用于分类和回归任务。
- glmnet：广义线性模型和Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator），是一个用于拟合广义线性模型和Lasso回归的包。
- e1071：提供了支持向量机（SVM）和其他一些机器学习算法的实现。
- nnet：提供了神经网络模型的实现。
- xgboost：提供了梯度增强决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的实现。
- tensorflow：提供了使用TensorFlow框架进行机器学习和深度学习的功能。
这些包库都有其各自的特点和优势，选择哪个包库取决于具体的任务和需求。
以下是在R语言中使用逻辑回归进行机器学习的示例代码。首先，我们需要加载必要的包并读入数据集：
library(dplyr) #数据处理包 library(ggplot2) #绘图包 library(tidyr) #数据整理包 library(caret) #机器学习包 #读入数据集 data <- read.csv("dataset.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
接下来，我们将数据集拆分为训练集和测试集，以评估模型的性能：
#随机拆分数据集 set.seed(1234) split <- sample.split(data$target, SplitRatio = 0.7) train <- filter(data, split == TRUE) test <- filter(data, split == FALSE)
然后，我们可以使用逻辑回归模型进行训练：
#使用glm函数训练逻辑回归模型 model <- glm(target ~ ., data = train, family = binomial())
接下来，我们可以使用测试集来评估模型的性能：
#使用测试集进行预测 predictions <- predict(model, newdata = test, type = "response") #将预测结果转换为二元分类结果 predictions <- ifelse(predictions > 0.5, 1, 0) #计算模型的准确率和混淆矩阵 accuracy <- sum(predictions == test$target) / length(predictions) confusionMatrix(predictions, test$target)
最后，我们可以绘制一个折线图来比较不同超参数下模型的准确率：
#定义超参数 params <- expand.grid(intercept = c(TRUE, FALSE), threshold = seq(0.1, 0.9, by = 0.1)) #使用caret包中的train函数来训练和评估模型 set.seed(1234) results <- train(target ~ ., data = train, method = "glm", trControl = trainControl(method = "cv", number = 10), tuneGrid = params, metric = "Accuracy") #绘制折线图 results_df <- data.frame(params, results$results) results_df %>% pivot_longer(cols = -c(intercept, threshold), names_to = "metric", values_to = "value") %>% ggplot(aes(x = threshold, y = value, color = metric)) + geom_line() + facet_wrap(~ intercept) + labs(title = "Accuracy vs. Threshold by Intercept", x = "Threshold", y = "Accuracy")
这段代码将测试不同超参数组合下的模型准确率，并将结果可视化为两条折线，分别对应是否使用截距作为超参数。折线图可以帮助我们选择最佳的超参数组合，以获得最高的模型性能。
请注意，以上代码仅提供了一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理、特征工程和模型优化，以获得更好的性能。
