📅 最后修改于: 2023-12-03 14:54:44.860000 🧑 作者: Mango
在数据处理过程中,我们经常需要填充缺失值或者对连续性数据进行离散化处理。这时,就需要用到插补(interpolation)。在 R 编程语言中,有丰富的插补函数可以使用。
线性插补是最基本、最简单的插补方法。在 R 编程语言中,可以使用 approx
函数进行线性插补。具体用法如下:
输出结果:
拉格朗日插值是一种高次插值方法,其策略是利用数据样本的信息构造一个满足特定条件(通常是经过数据点)的多项式函数。在 R 编程语言中,可以使用 lagrange
函数进行拉格朗日插值。具体用法如下:
输出结果:
样条插补是一种基于样条理论的插补方法,其基本思想是使用多项式来拟合数据,但不同于拉格朗日插值,样条插值会把样本区间划分成一些子区间,在每个子区间内使用低次多项式拟合数据。在 R 编程语言中,可以使用 spline
函数进行样条插补。具体用法如下:
输出结果:
对于插补结果,我们需要对其进行评价。常用的评价方法包括均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MAPE)、相关系数等。在 R 编程语言中,可以使用 Metrics
包或 performance
包来计算这些评价指标。
输出结果: