急问经典回归和现代回归分别有哪些方法？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

RT。请问经典回归和现代回归分别有哪些方法？  这些方法的命令分别是什么呢？
我知道的经典回归有：线性回归、方差分析表、

AIC

的逐步回归、

Logistic回归、线性判别分析(linear discriminant analysis)、

—

朴素贝叶斯方法

现代回归有：决策树、回归树、

adaboost、bagging和随机森林、最邻近方法、人工神经网络、支持向量机
请问。还有没有别的啊。命令是什么啊？

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：discriminant Discriminan logistic回归 logistic adaboost 经典 现代

自己顶一个。肿么没有人回复我呀

线性回归:lm(y~x1+x2+..,data)
方差分析表:anova(x,y)
AIC:AIC(fitmodel)
逐步回归:step()
Logistic回归:glm(y~x1+x2+..,data,family="binomial")
线性判别分析(linear discriminant analysis):library(MASS); lda(y~x1+x2+..,data)
朴素贝叶斯方法:lirary(e1071); naiveBayes(y~x1+x2+..)
决策树:library(rpart);rpart(y~x1+..)

多少多少个都是甘肃省

门限回归，分位数回归