引言
R语言作为数据科学领域的核心工具,其案例研究具有极高的学习价值。本文精选多个实战场景,涵盖数据清洗、可视化、机器学习等方向,帮助您快速掌握R的实际应用技巧。📌
经典案例解析
1. 线性回归分析 📈
- 案例描述:基于房屋面积与价格数据,使用
lm()
函数构建回归模型 - 关键代码:
model <- lm(价格 ~ 面积, data = 房屋数据) summary(model)
- 可视化示例:
2. 分类模型实战 🧠
- 案例场景:利用鸢尾花数据集(Iris)进行物种分类
- 工具推荐:
caret
包的训练控制ggplot2
的混淆矩阵绘制
- 扩展阅读:R语言机器学习教程
实战技巧分享
数据预处理 ✅
- 使用
tidyverse
进行数据整合 - 通过
dplyr
实现高效数据筛选 - 工具链接:数据清洗最佳实践
可视化进阶 📊
ggplot2
的分面功能(facet_wrap)shiny
构建交互式图表仪表盘- 图片示例:
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