一个相对较为复杂的R语言代码示例，涵盖了数据处理、统计分析和机器学习等方面的操作：
# 加载必要的库
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(caret)
library(randomForest)
# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")
# 数据预处理
data <- data %>%
filter(!is.na(var1) & !is.na(var2)) %>%
mutate(var3 = var2 - var1)
# 可视化分析
ggplot(data, aes(x = var1, y = var2)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm") +
xlab("Variable 1") +
ylab("Variable 2") +
ggtitle("Scatter Plot of Variable 1 and Variable 2")
# 拆分训练集和测试集
set.seed(123)
train_indices <- createDataPartition(data$target, p = 0.7, list = FALSE)
train_data <- data[train_indices, ]
test_data <- data[-train_indices, ]
# 建立随机森林模型
model <- randomForest(target ~ ., data = train_data, ntree = 100)
# 特征重要性分析
var_importance <- as.data.frame(importance(model))
var_importance <- var_importance %>%
mutate(variable = row.names(var_importance)) %>%
arrange(desc(MeanDecreaseGini))
# 输出特征重要性
write.csv(var_importance, "variable_importance.csv", row.names = FALSE)
# 模型评估
predictions <- predict(model, newdata = test_data)
confusionMatrix(predictions, test_data$target)
# 输出预测结果
output <- data.frame(test_data, predictions)
write.csv(output, "predictions.csv", row.names = FALSE)这段代码加载了需要使用的库，并从"data.csv"文件中读取了数据。然后，对数据进行了预处理，包括过滤缺失值和计算新的变量。接下来，使用ggplot2库绘制了var1和var2的散点图，并拟合了线性回归线。然后，将数据拆分为训练集和测试集。使用randomForest库建立了一个随机森林模型，并进行了特征重要性分析。接着，使用模型对测试集进行了预测和评估，并将预测结果输出到"predictions.csv"文件中。这段代码展示了在R语言中进行数据分析和机器学习的一些复杂操作。