R－modeling

资 源 简 介

R－modeling

详 情 说 明

R语言作为统计计算领域的专业工具，其建模能力在学术界和工业界被广泛认可。以`lm()`、`glm()`等函数为代表的传统统计模型框架，支持线性回归、广义线性模型等基础分析。进阶建模通常会涉及`caret`或`tidymodels`这类集成化包，它们统一了机器学习模型的训练和评估流程。

建模流程通常遵循"数据清洗→特征工程→模型选择→超参数调优"的链条。R的优势在于可无缝衔接可视化（如`ggplot2`）与结果报告（RMarkdown），实现从探索性分析到模型部署的全流程闭环。值得注意的是，R的面向对象特性使得模型结果可直接用于预测或可视化，这种设计大幅提升了分析效率。