R－modeling

资 源 简 介

R－modeling

详 情 说 明

R语言作为统计计算领域的标杆工具，其建模能力覆盖从基础线性回归到复杂机器学习模型的全场景。

在统计建模层面，R通过原生函数（如lm()/glm()）提供经典的回归分析支持，配合summary()函数可直接输出统计学显著性指标。进阶场景中，混合效应模型（lme4包）和生存分析（survival包）等专业方法链能应对纵向数据或医学研究需求。

机器学习领域可通过caret包实现统一接口下的模型训练，其自动超参数调优和特征选择功能大幅降低工程复杂度。值得注意的是，R的建模流程强调可视化验证，ggplot2配合模型诊断图（如残差图、ROC曲线）能直观暴露数据问题。

生态优势体现在3000+专业扩展包上：比如时间序列预测的forecast包、贝叶斯建模的brms包等。这种垂直领域的深度整合，使R建模在学术界和工业界特定场景中保持不可替代性。