统计学习的模型与操作
一、预测变量为连续型数值变量
读入数据：
rm(list=ls())
工作 课程 经管软件应用
setwd("E:\E\yang\ \ \ \2016")
install.packages("mboost")
library("mboost")
data("bodyfat", package = "TH.data")
str(bodyfat)
write.table(bodyfat,$le="bodyfat.csv",row.names = FALSE)
数据结构及描述性统计
将数据集分为训练集和测试集
!"!
#$%
#$%
对测试集进行广义线性模性预测
&&&构建广义线性模性
' ()*++,+,+-,
**#*.*.
*
&&&绘图，比较观测值与预测值
**
&&&训练集中的观测值与预测值。
/#0' (..*..
+*#!..
&&&测试集中的观测值与预测值
*#..
/#0' (1.*.*..
+*#!..+**2.测试集的观测值与预测值（广义
线性模型）.
&&&测试集中的预测总误差。
3#0' (4
&&&测试集中的均方根误差
5/3#0' (4
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