🌟R语言实战线性回归实例 | 📊附完整源码解读 🌟
发布时间：2025-03-25 21:07:20来源：
在数据分析的世界里，线性回归是一种基础且强大的工具，用来揭示变量间的线性关系。今天，让我们一起用R语言实现一个完整的线性回归分析吧！💫
首先，我们需要导入必要的包：`tidyverse` 和 `caret`。这两个库分别支持数据处理与建模，简直是数据分析的黄金搭档！接着，我们加载了一个示例数据集（如经典的鸢尾花数据集），并快速检查其结构：`str(data)`。清洗数据后，我们划分训练集和测试集，为后续建模做好准备。✨
接下来是重头戏——构建线性模型！使用`lm()`函数，只需一行代码即可完成模型拟合：`model <- lm(y ~ x, data = train_data)`。通过`summary(model)`，我们可以查看模型的详细信息，比如系数、R²值等。为了验证模型性能，我们利用测试集进行预测，并计算均方误差（MSE）。📈
最后，别忘了用可视化工具（如`ggplot2`）绘制回归曲线，直观感受模型效果。🎉
快打开你的RStudio，跟着这些步骤动手试试吧！💡 R语言 数据分析 机器学习
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