R算法流程图

R算法流程图描述： 1. 开始：输入数据集。 2. 数据预处理：清洗、缺失值处理、异常值处理等。 3. 特征选择：根据问题选择合适的特征。 4. 划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集。 5. 模型选择：选择合适的机器学习模型，如线性回归、决策树等。 6. 模型训练：使用训练集对模型进行训练。 7. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，如准确率、召回率等。 8. 模型优化：根据评估结果调整模型参数，优化模型。 9. 模型部署：将优化后的模型部署到实际场景中。 10. 结束。