R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测

Sex...Marital.Status, family=binomia

基于该模型，可以绘制ROC曲线并计算AUC（在新的验证数据集上）

> AUCLog1=performance(pred, measure = "auc")@y.values[[1]]

> cat("AUC: ",AUCLog1,"\n")

AUC: 0.7340997

一种替代方法是考虑所有解释变量的逻辑回归

glm(Creditability ~ .,

+ family=binomial,

+ data = credit[i_calibrat

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R语言基于树的方法：决策树，随机森林，套袋Bagging，增强树

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我们可能在这里过拟合，可以在ROC曲线上观察到

> perf