erg tutorial 3 linear model
a = lm( medv ~ lstat + i(lstat^2), date = boston)#對lstat和lstat^2進行線性回歸
a = lm( medv ~ poly(lstat, 5), date = boston)#對lstat,lstat^2……lstat^3進行線性回歸
aaa = function(x,y)
#aaa是function的名字，呼叫的時候要用 aaa()，要加括號
glm和lm類似
glm.fits=glm(direction~lag1+lag2+lag3+lag4+lag5+volume,data=smarket,family=binomial)
glm.probs=predict(glm.fits,type="response")
#在做分類**的時候，如果**值為概率，則type = response 給出具體的**概率，而 type = class按規定的闕值給出分類
>mean(glm.pred==direction)
[1] 0.5216
> table(glm.pred,direction)
direction
glm.pred down up
down 145 141
up 457 507
#(145+507)/1250=0.5216 **的精準性，1-0.5216=0.4784是error，**誤差
ldaquadratic discriminant analysis二次判別分析
qdarr
R語言學習筆記（8）
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