用【R语言】揭示大学生恋爱心理：【机器学习】与【深度学习】的案例深度解析
目录
第一部分：数据收集与预处理
1.1 数据来源
1.2 数据清洗
加载必要的库
读取数据
处理缺失值
转换数据类型
查看清洗后的数据
数据清洗的扩展与优化
检测异常值
处理异常值
重新查看清洗后的数据
优化与扩展总结
1.3 数据探索性分析
年龄分布图
性别分布图
恋爱状态分布图
按性别分组的年龄分布图
按恋爱状态分组的社交活动频率分布图
第二部分：特征工程与数据准备
2.1 特征选择
年龄（Age）
性别（Gender）
社交活动频率（Social_Activity）
情感特征（Emotional_Features）
2.2 特征提取
代码优化与扩展
添加词频分析
可视化词云
完整代码
第三部分：机器学习模型
3.1 逻辑回归模型
构建逻辑回归模型
模型总结
预测
模型评估
优化与扩展
使用交叉验证评估模型性能
计算更多评估指标
完整代码
3.2 决策树模型
优化与扩展
使用交叉验证评估模型性能
计算更多评估指标
完整代码
第四部分：深度学习模型
4.1 数据准备
4.2 构建和训练模型
第五部分：模型评估与比较
5.1 模型评估指标
5.2 模型比较
评估指标
评估结果分析
结果说明
选择最优模型
第六部分：案例分析
6.1 案例背景
6.2 数据分析
6.3 模型应用
第七部分：结论与展望
7.1 研究结论
7.2 未来工作
详细代码实现与解释
编辑
大学生恋爱心理是心理学研究中的一个重要领域。恋爱关系在大学生的生活中占据了重要地位，对他们的心理健康、学业成绩和社交能力都有显著影响。随着机器学习和深度学习技术的发展，我们可以通过分析大量数据来理解和预测大学生的恋爱心理状态。
第一部分：数据收集与预处理
1.1 数据来源
为了进行大学生恋爱心理的研究，我们需要获取相关的数据。本案例中的数据来自某大学的恋爱心理问卷调查，包含多个变量，如年龄、性别、恋爱状态、社交活动频率等。这些变量将作为我们分析和建模的基础。
数据样本如下：
| Age | Gender | Love_Status | Social_Activity | Love_Experience |
|---|---|---|---|---|
| 20 | Male | In a Relationship | High | "I have a wonderful relationship with my girlfriend." |
| 22 | Female | Single | Medium | "I have had a few crushes, but nothing serious." |
| 21 | Male | Single | Low | "I prefer to focus on my studies and hobbies." |
| ... | ... | ... | ... | ... |
1.2 数据清洗
数据清洗是数据分析的第一步，旨在确保数据的完整性和一致性。我们需要处理缺失值、异常值以及数据格式转换。
加载必要的库
首先，我们加载进行数据操作和可视化所需的库：
# 加载必要的库 library(dplyr) # 数据操作 library(ggplot2) # 数据可视化 library(tm) # 文本数据处理（如有需要）
读取数据
然后，我们读取包含学生恋爱状态的CSV数据集：
# 读取数据 data
