최적화 및 기계학습/기계학습(ML)
선형회귀(LR)-3 :결정계수와 회귀분석결과 해석.
JSMATH
2024. 4. 3. 06:15
아래 csv파일을 첨부해두었으니 하실분은 하시면 됩니다.
> libray(magrittr)
#경로 지정: 문서 우클릭 -> 속성 -> 위치복사 -> 역슬래시(\)를 모두 /로 변환.
> df1<- read.csv("C:/Users/PJS/Documents/study/LR/ex1.csv")
> df1
> reg1 <- lm(Y ~ X1 +X2 ,data=df1)
> reg1 %>% summary()
ex1.csv
0.00MB
#시각화 코드 3차원
library(scatterplot3d)
sp3d<-scatterplot3d(df1$X1,df1$X2,df1$Y,
xlab="X1",ylab="X2",
zlab="Y")
sp3d<-scatterplot3d(df1$X1,df1$X2,df1$Y,
xlab="X1",ylab="X2",
zlab="Y", highlight.3d = T,pch=19,
type="h") #깊이를 색상의 차이로
sp3d$plane3d(reg1)