R语言航班延误影响预测分析：lasso、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA、缺失值处理、k折交叉验证（上）：https://developer.aliyun.com/article/1497033
（3）多重补插法进行补缺。
completedData <- complete(tempData,1)
方法
本文使用了如下方法对航班延误的影响因素进行预测分析：
- lasso变量筛选
- 决策树
- 朴素贝叶斯
- QDA
- LDA
- k折交叉验证
变量筛选
使用lasso算法进行筛选变量
使用lasso算法进行筛选变量是指在统计学和机器学习中，使用一种叫做Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）的算法来进行特征选择的过程。Lasso算法通过对数据进行正则化，将某些特征的系数缩小至0，从而实现对特征的筛选和降维。这样可以避免过拟合和提高模型的泛化能力，同时还可以提高模型的解释性和可解释性。Lasso算法在数据挖掘、生物信息学、金融、图像处理等领域都有广泛的应用。
xmat <- model.matrix( ARR\_DELAY\~. -DEP\_DELAY- DEP\_DEL15-ARR\_DEL15 , dat
建立lasso模型
cv.lasso <- cv.glmn
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高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据
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coef(cv.lasso
根据lasso筛选出最优的变量
Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种用于特征选择和回归分析的统计方法。它可以通过对输入数据进行正则化来减少模型的复杂度，并且可以将一些不重要的特征的权重缩小甚至归零，从而达到特征筛选的目的。
在Lasso中，通过调整正则化参数λ的大小，可以控制模型的复杂度和特征选择的程度。当λ越大时，模型的复杂度越小，特征选择的程度越高。因此，可以通过交叉验证等方法来选择最优的λ值，进而筛选出最优的变量。
简而言之，通过Lasso方法筛选出最优的变量，就是在控制模型复杂度的前提下，选出对目标变量影响最大的特征，从而提高模型的预测能力。
variables<-row\.names(c)\[inds]
筛选变量
data2=data2[,c(variables[-1],"ARR_DELAY")]
使用决策树填充缺失值
使用决策树填充缺失值是指在数据集中存在缺失值的情况下，使用决策树模型来预测缺失值并进行填充。具体地，可以将数据集中的所有特征和标签都作为输入，将含有缺失值的样本作为测试数据，利用已有的数据来训练决策树模型，然后使用训练好的模型来预测缺失值并进行填充。这种方法可以利用数据集中已有的信息来预测缺失值，从而提高数据的完整性和可用性。
m <- rpart(ARR_DELAY~ QUARTER+MONTH+DAY_OF_MONTH+DAY_OF_WEEK+UNIQUE_CA
查看重要变量
m$variable.importance
预测缺失值
predict(m, data[notna
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设所有特征之间相互独立，即朴素贝叶斯算法中的“朴素”指的是这种独立性假设。该算法通过计算每个类别的先验概率和每个特征在每个类别中的条件概率来预测新数据的分类。朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域得到了广泛应用。
mod1<-naiveBayes ( class~ ARR_DELAY_GROUP+DEP_DELAY_NEW+DEP_DELAY_GROU
混淆矩阵
混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种方法。它是一个二维矩阵，其中行表示真实类别，列表示预测类别。矩阵中的每个元素表示属于真实类别的样本被预测为属于预测类别的数量。混淆矩阵可以用于计算准确率、召回率、F1分数等指标，以评估分类模型的性能。
table(data2[1:50000,"class"], fit)
plot( performance( prediction(as.numeric(fit), as.numeric(data2[1:50000,
s"] )), "auc" )@y.values[[1]]
测试数据
fit <-predict(mod1,datates ) plot( performance( prediction(as.numeric(fit), as.numeric(datatest[1:90,
k折交叉验证
k折交叉验证是一种常用的模型评估方法。它将数据集分成k个等份，然后每次将其中一个子集作为验证集，剩下的k-1个子集作为训练集，进行k次模型训练和验证。最终将k次验证的结果取平均值作为模型的性能指标。这种方法可以有效地利用数据集，减小因为数据集不同而导致的模型性能差异，并且可以避免过拟合。
performance( prediction(as.numeric(fit), as.numeric(datatest[1:90,"clas k=10 for(kk in 1:k){ index=sample(1:dim(data2)[1],floor(dim(data2)[1]*(1/k)),replace=F)#se
QDA
QDA是一种分类算法，全称为Quadratic Discriminant Analysis，即二次判别分析。它是一种基于贝叶斯定理的分类方法，适用于分类问题中的多个类别和多个特征。QDA假设每个类别的特征分布都是高斯分布，并且每个类别的协方差矩阵不同，因此可以通过计算每个类别的概率来进行分类。与线性判别分析（LDA）相比，QDA可以更好地处理非线性的分类问题，但是由于需要估计每个类别的协方差矩阵，当特征维度很高时，计算复杂度会很高。
z <- qda(data2[,c(selection2
##ROC plot( performance( prediction(as.numeric(fit), as.n
performance( prediction(as.numeric(fit), as.numeric(data2[ ,"class"]
k折交叉验证
## 1 th accuracy of qda is 0.8807619 ## 2 th accuracy of qda is 0.8872381 ## 3 th accuracy of qda is 0.8798095 ## 4 th accuracy of qda is 0.8899048 ## 5 th accuracy of qda is 0.888 ## 6 th accuracy of qda is 0.8822857 ## 7 th accuracy of qda is 0.8746667 ## 8 th accuracy of qda is 0.8912381 ## 9 th accuracy of qda is 0.8857143 ## 10 th accuracy of qda is 0.8965714 precisek/k#caculate precision ## [1] 0.885619
LDA分类线性判别分析
线性判别分析是一种很重要的分类算法，同时也是一种降维方法。和PCA一样，LDA也是通过投影的方式达到去除数据之间冗余的一种算法。
z <- lda(class ~ ., data2
ROC
ROC代表接收者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve），是一种用于评估分类模型性能的方法。ROC曲线是一条以假阳性率（False Positive Rate）为横坐标，真阳性率（True Positive Rate）为纵坐标的曲线。ROC曲线越靠近左上角，说明模型的性能越好。ROC曲线下方的面积被称为AUC（Area Under the Curve），AUC越大，模型的性能越好。
performance( prediction(as.numeric(fit), as.numeric(data2[ ,"class"])),
k折交叉验证
## 1 th accuracy of lda is 0.831619 ## 2 th accuracy of lda is 0.8251429 ## 3 th accuracy of lda is 0.8213333 ## 4 th accuracy of lda is 0.8219048 ## 5 th accuracy of lda is 0.8209524 ## 6 th accuracy of lda is 0.8184762 ## 7 th accuracy of lda is 0.8226667 ## 8 th accuracy of lda is 0.8171429 ## 9 th accuracy of lda is 0.816381 ## 10 th accuracy of lda is 0.8251429 precisek/k#caculate precision ## [1] 0.8220762
决策树
决策树是一种基于树形结构的分类和回归算法，它通过对数据集进行分割，逐步生成一棵决策树，每个节点代表一个决策，每个分支代表一个可能的结果，最终叶子节点代表分类或回归的结果。在分类问题中，决策树可以通过一系列的条件判断对数据进行分类；在回归问题中，决策树可以通过对数据进行分割并对每个分割区域内的数据进行平均或加权平均来预测数值型的结果。决策树具有易于理解、易于实现、可解释性强等优点，但也容易出现过拟合等问题。
z <- rpart(class ~ ., data2[,c(selection2,"class")] )
plot( performance( prediction(as.num
## 1 th accuracy of lda is 1 ## 2 th accuracy of lda is 1 ## 3 th accuracy of lda is 1 ## 4 th accuracy of lda is 1 ## 5 th accuracy of lda is 1 ## 6 th accuracy of lda is 1 ## 7 th accuracy of lda is 1 ## 8 th accuracy of lda is 1 ## 9 th accuracy of lda is 1 ## 10 th accuracy of lda is 1 precisek/k#caculate precision ## [1] 1
