r语言ggplot2 第116页

公众号文章总结

Sim1480·2022-11-29 11:02

React Native和Flutter语言如何选择

为了一份代码能够运行在多个平台，从而节省开发和沟通成本，各公司都开始关注和使用跨端方案。目前，主流的跨端方案，主要分为两种：一种是，将JavaScriptCore引擎当作虚拟机的方案，代表框架是ReactNative；另一种是，使用非JavaScriptCore虚拟机的方案，代表框架是Flutter。使用跨端方案进行开发，必然会替代原有平台的开发技术，所以我们在选择跨端方案时，不能只依赖于某几项指

~废弃回忆 �༄·2022-11-29 10:23

R语言自然语言处理：文本向量化——词嵌入（Word Embedding）

希望与大家分享学习经验，推广并加深R语言在业界的应用。

R语言中文社区·2022-11-29 10:00

基于R语言的主成分回归（PCR）与Lasso回归在水稻基因组预测中的对比（生信数基实验作业）

基于R语言的主成分回归（PCR）与Lasso回归在水稻基因组预测中的对比0引言全基因组选择是21世纪动植物育种的一种重要的选择策略，其核心就是全基因组预测，即基于分布在整个基因组上的多样性分子标记来对育种值进行预测

等风醒来·2022-11-29 10:48

r、 weka从决策树模型看员工为什么离职？

视频：从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例，时长10:11为什么我们最好和最有经验的员工过早离职？到底如何解决这个

拓端研究室TRL·2022-11-29 09:00

基于随机森林、svm、CNN机器学习的风控欺诈识别模型

【视频】支持向量机SVM、支持向量回归SVR和R语言网格搜索超参数优化实例支持向量机SVM、支持向量回归SVR和R语言网格搜索超参数优化实例，时长07:24视频：

拓端研究室TRL·2022-11-29 06:44

PureStorege对EMC发布PowerMAX的点评要点

博主MattKixmoeller语言花俏，分析比较全面，值得看看(博客原文通过“阅读原文”查看)。PureSto

架构师技术联盟·2022-11-29 06:59

R以及Rstudio的安装（Windows）

前言：本安装教程主要服务于天津中医药大学医学统计课程的R语言学习小组一、前期准备文件地址链接:https://pan.baidu.com/s/1r8f5Xc7VM_XLExtV4jnnPA提取码:zeb5

socil-yang·2022-11-28 23:49

R语言实例：基于Boston数据集的数据分析报告——用 logistic 回归、LDA（线性判别法）、K 临近法（k=1 和 k=5）构建分类模型。目的是预测一个区域的犯罪率是否高于所有犯罪率的中位数

文章目录问题Boston数据集查看数据集数据描述构建分类模型数据可视化logistic分类模型构建分类模型的因变量构建三个不同自变量的模型交叉验证结果分析LDA回归模型结果分析K临近模型最优子集构建回归模型最优子集划分学习和测试数据集预测犯罪率代码问题请分析Boston数据集，并撰写一个数据分析报告。在报告中主要分析并回答以下两个问题。用logistic回归、LDA（线性判别法）、K临近法（k=1

涂零测试·2022-11-28 21:30

r语言的MASS包干什么的_怎么记住r语言这么多包？

如果你觉得太长不想看，那就记得@YanHe同学说的R里面有caret，python里面用sklearn常用检验函数：常用作图函数包：ggplot2：万能rattle：fancyRpartPlot函数，决策树画图函数连续分类回归模型

深度智能·2022-11-28 21:30

r语言实现模糊c均值算法,R语言基本统计分析方法（包及函数）

转载自：http://blog.csdn.net/s04023083/article/details/40344273摘要：目前经典的统计学分析方法主要有回归分析，Logistic回归，决策树，支持向量机，聚类分析，关联分析，主成分分析，对应分析，因子分析等，那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢？1、线性模型~回归分析：【包】：stats【函数】：lm(formula,d

rwbygundameva·2022-11-28 21:29

r语言 tunerf函数_R语言基本统计分析方法（包和函数)

转载自：http://blog.csdn.net/s04023083/article/details/40344273摘要：目前经典的统计学分析方法主要有回归分析，Logistic回归，决策树，支持向量机，聚类分析，关联分析，主成分分析，对应分析，因子分析等，那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢？1、线性模型~回归分析：【包】：stats【函数】：lm(formula,d

文小刚·2022-11-28 21:59

r语言的MASS包干什么的_R开发：常用R语言包介绍

r与python差异比较大的一个地方就是，python的机器学习算法集中程度比较高，比如sklearn，就集成了很多的算法，而R语言更多时候需要一个包一个包去了解，比较费时费力，对于python转过来的朋友非常不友好

高黑·2022-11-28 21:59

ISLR系列：(2)分类 Logistic Regression & LDA & QDA & KNN

该书是TheElementsofStatisticalLearning的R语言简明版，包含了对算法的简明介绍以及其R实现，最让我感兴趣的是算法的R语言实现。【转载时请注明来源】：http:

weixin_30609331·2022-11-28 21:59

R语言logistic, lda及knn三种模型的预测比较

三种分类模型的预测比较题目前期准备读取数据数据合并，划分训练集和测试集循环数据处理及思路LogisticsModelLDAModelKNNModel题目RecallthatTinderalsousesapreferencelearningalgorithmthatpredictstheoutcomeofmatchingauserwithapotentialmatch.Let’sassumethat

酷二的R语言记录册·2022-11-28 21:57

R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归

【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视

拓端研究室TRL·2022-11-28 21:01

R语言-回归系数的极大似然估计

老师要求我们对回归方程中的回归系数进行极大似然估计，回归方程如下：计算步骤如下：步骤一：写出似然函数log(β)，其中的β为(β0,β1,β2)t(β_0,β_1,β_2)^t(β0,β1,β2)t步骤二：解出log’(β)=0的根由回归分析的知识，yiy_iyi~N(β0+β1x1i+β2x2i,1)N(\beta_0+\beta_1x_{1i}+\beta_2x_{2i},1)N(β0+β1x

书槑·2022-11-28 19:15

r语言确定最优滞后阶数_计量经济学与R语言（四）自相关

library(ggplot2)library(foreign)data7.1<-read.dta("case7-1.dta")lm1<-lm(FOOD~IN+EX,data=data7.1)summary

weixin_39634480·2022-11-28 19:44

r语言logistic回归_R语言多元Logistic逻辑回归应用案例

原文链接:R语言多元Logistic逻辑回归应用案例tecdat.cn如何进行多重逻辑回归可以使用阶梯函数通过逐步过程确定多重逻辑回归。

weixin_39520880·2022-11-28 19:31

r 多元有序logistic回归_R语言多元Logistic逻辑回归应用案例

可以使用阶梯函数通过逐步过程确定多重逻辑回归。此函数选择模型以最小化AIC。如何进行多重逻辑回归可以使用阶梯函数通过逐步过程确定多重逻辑回归。此函数选择模型以最小化AIC。通常建议不要盲目地遵循逐步程序，而是要使用拟合统计(AIC，AICc，BIC)比较竞争模型，或者根据生物学或科学上合理的可用变量建立模型。多重相关是研究潜在自变量之间关系的一种工具。例如，如果两个独立变量彼此相关，可能在最终模型

旅程1229·2022-11-28 19:30

r语言liftchart_如何优化逻辑回归(logistic regression)？

p=2640tecdat.cnR语言多元Logistic回归应用案例多元Logistic回归如何进行多重逻辑回归可以使用阶梯函数通过逐步过程确定多重逻辑回归。

许清风·2022-11-28 19:00

R语言学习笔记8_回归分析和相关分析

skye_s_·2022-11-28 19:29

R语言survival包的survfit函数拟合生存曲线数据、survminer包的ggforest函数可视化等比例风险模型的森林图（cox forest plot）

R语言survival包的survfit函数拟合生存曲线数据、survminer包的ggforest函数可视化等比例风险模型的森林图（coxforestplot）目录

statistics.insight·2022-11-28 18:01

随机森林算法实现--R语言：randomForest函数

一、随机模型的介绍在随机森林方法中，创建了大量的决策树。每个观察结果都被送入每个决策树。每个观察结果最常用作最终输出。对所有决策树进行新的观察，并对每个分类模型进行多数投票。随机森林首先是一种并联的思想，同时创建多个树模型，它们之间是不会有任何影响的，使用相同参数，只是输入不同。为了满足多样性的要求，需要对数据集进行随机采样，其中包括样本随机采样与特征随机采样，目的是让每一棵树都有个性。将所有的树

南风影枳·2022-11-28 09:13

r语言随机森林_R语言实现随机森林randomForest

随机森林是一个树形分类器的集合。随机森林是通过自助法重复抽样技术，从原始样本训练集中有放回地随机抽取k个样本生成新的训练集样本集合，然后根据自助样本集生成k个决策树组成的随机森林，最后根据所有决策树的预测结果来最终确定样本的预测结果。1在R软件中，用来实现随机森林的是randomForest软件包。首先，安装并加载软件包。install.packages("randomForest")#安装软件包

weixin_39884078·2022-11-28 09:43

r语言随机森林_R语言随机森林算法

R语言包“randomForest”用于创建随机森林。安装R包在R语言控制台中使用以下命令安装软件包。您还必须安装相关软件包(如果有)。install.pack

weixin_39918928·2022-11-28 09:43

r语言随机森林_宇宙最全R语言科研统计/作图代码森林图

R语言科研统计/作图第二期森林图PS：上一期推出之后，有不少小伙伴建议小编讲讲使用场景。那我们就从这一期开始，小编会在开始的部分以对话的形式向大家简单介绍使用场景。

weixin_39860201·2022-11-28 09:42

利用R语言Tidymodel包，对随机森林R语言实现

本人也是才学习tidymodel包，运用其中的随机森林引擎，完成随机森林算法的R语言实现。

Sanfenpai6·2022-11-28 09:12

随机森林和多元线性回归R语言实现代码

本代码是基于《Theinfluenceoftheneighbourhoodenvironmentonpeer-to-peeraccommodations:Arandomforestregressionanalysis》文章来实现的，具体可参考网站https://doi.org/10.1016/j.jhtm.2022.02.028。本文的附件及文章可在官网中下载。需要更多资源qq：114872121

qq_36237433·2022-11-28 09:12

随机森林实例（R语言实现）

1.可以先查询一下路径（可以是数据所在的路径）需要更改路径的话用setwd(“路径”)2.安装需要的包并使用install.package("包名")library("包名")randomForest:随机森林包caret:常用于机器学习，数据处理，模型的结果展示。可用于数据的分割（训练集，测试集），查看混淆矩阵等等pROC:衡量模型好坏3.导入数据如果用R自带的数据，以iris为例：有5个变量，

淮也·2022-11-28 09:12

r语言随机森林_机器学习：R语言实现随机森林

R包randomForest的随机森林分类模型以及对重要变量的选择随机森林(randomforest)是一种组成式的有监督学习方法，可视为决策树的扩展。随机森林通过对对象和变量进行抽样构建预测模型，即生成多个决策树，并依次对对象进行分类。最后将各决策树的分类结果汇总，所有预测类别中的众数类别即为随机森林所预测的该对象的类别，分类准确率提升。随机森林工作过程可概括如下：(1)假设训练集中共有N个对象

weixin_39588679·2022-11-28 09:12

R语言实现随机森林

happy__water·2022-11-28 09:42

R语言单因素（含多个水平的）Logistic回归函数

单因素Logistic回归分析转载请注明出处。最近在做的东西涉及多个变量进行logistic回归，结果要求输出OR值，OR95%可信区间和P值，编写了相关函数。函数名：logistic_sig函数参数及输入含义var_y结果变量名，需要加引号varlist需要分析的变量名列表，以c(“a”,“b”)这种形式data数据集名函数代码logistic_sig<-function(var_y,varli

今天也可以冲·2022-11-28 03:24

r语言 list添加_R语言执行单因素协方差分析

单因素协方差分析(ANCOVA)在R中实现前文简介了单因素方差分析(单因素ANOVA)在R语言中的实现方法，本篇继续简介单因素协方差分析(ANCOVA)。当方差分析中存在协变量时，即可称为协方差分析。

weixin_39891272·2022-11-28 03:54

R语言单因素/多因素 Logistic回归

变量因子的转换->单因素logistic回归->多因素logistic回归https://mp.weixin.qq.com/s/NowePGv6DF9_dF4blSyzVQ两个模型的比较构造测试集，预测概率，利用展示因素对结果的影响https://mp.weixin.qq.com/s/dcTkiaEsFnL18DH8w64-2g

xinyizf·2022-11-28 03:54

R语言| 16. 预测模型变量筛选: 代码篇 cox模型选择变量筛选

本文接预测模型变量筛选：方法篇基因表达量高低分组的cox和连续变量cox回归计算的HR值差异太大?|生信菜鸟团(bio-info-trainee.com)常见回归模型评估方法平均绝对误差，MeanAbsoluteError(MAE)：预测值与真实值之间平均相差多大；均方误差，MeanSquareError(MSE)：是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值。MSE是衡量平均误差的一种较方便的方法，

YoungLeelight·2022-11-28 03:23

【R语言】logistic回归（二）多因素logistic回归

文章目录前言一、多因素logistic回归分析1.数据准备2.回归分析前言logistic回归分析是医学统计分析过程中常用的一种影响因素分析的方法，最常用的是二元logistic回归分析，即以二分类数据为因变量的logistic回归分析。上次已经和大家分享了批量进行logistic回归分析的代码，接下来将分享多因素logistic回归分析的代码。一、多因素logistic回归分析多因素logist

荷兰一棵葱·2022-11-28 03:53

【R语言笔记】数据分组 01 按条件将数据分组

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1.生成数据2.按条件分组代码3.最终结果前言在我们进行数据分析时，有时不能把计量数据简单的按照某些截断值进行分组，比如腹部肥胖的定义(中国)：男性腰围大于等于85为腹部肥胖，女性腰围大于等于80为腹部肥胖，这时可以借助**ifelse()**函数来实现。1.生成数据我们生成一组数据，用来学习多条件下的数据分组。为尽可能考

荷兰一棵葱·2022-11-28 03:53

R语言 logistics回归

#设置工作空间#把“数据及程序”文件夹拷贝到F盘下，再用setwd设置工作空间#setwd("E:\\R_workspace\\R语言数据分析与挖掘实战\\chp5")#读入数据#Data<-read.csv

ysh9888·2022-11-28 03:53

临床预测模型基于Logistic回归的临床预测模型全流程R语言代码

临床预测模型基于Logistic回归的临床预测模型全流程R语言代码。包含以下特色:[1]自动提取单因素有意义（默认p＜0.05）的变量带入到多因素回归。

「已注销」·2022-11-28 03:52

【R语言】logistic回归（一）批量单因素logistic回归

后续会继续分享一些R语言分析代码，欢迎大家一起讨论学习。构建数据，Y为因变量，其他为自变量#0.构建数据，Y为因变量

荷兰一棵葱·2022-11-28 03:52

python 克里金空间插值_Python-pykrige包-克里金(Kriging)插值计算及可视化绘制

前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法)插值的计算及结果的可视化过程，详细内容可见如下：Python-IDW插值计算及可视化绘制R-gstat-ggplot2IDW计算及空间插值可视化绘制本期推文

weixin_39900468·2022-11-28 00:02

《R的极客理想——高级开发篇 A》一一1.5　R语言的导数计算

1.5R语言的导数计算问题如何用R语言进行导数计算？引言高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课，同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识。

weixin_34208185·2022-11-28 00:32

R语言的导数计算（转）

不过，R语言为我打开了一道高数应用的大门，R语言不仅能方便地

weixin_34268753·2022-11-28 00:32

r语言回归分析分类变量_R 语言 lasso回归

接下来以线性回归为例介绍其在R语言中的实现，当然在logistic回归、cox回归也是可用lasso的。

weixin_39732018·2022-11-27 19:54

r语言计算模型的rmse_R语言实现LASSO回归模型

我们知道广义线性模型包括了一维连续因变量、多维连续因变量、非负次数因变量、二元离散因变量、多元离散因变等的回归模型。然而LASSO对以上的数据类型都适合，也可以说LASSO回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选(variableselection)和复杂度调整(regularization)。变量筛选是指不把所有的变量都放入模型中进行拟合，而是有选择的把变量放入模型从而得到更好的性能参数

weixin_39949607·2022-11-27 19:54

实战cox经过age和sex多因素分析得到千个与生存相关基因cox_results然后lasso回归筛选基因得到9个基因然后计算risk_score 画roc曲线列线图森林图最优子集逐步回归

|生信菜鸟团(bio-info-trainee.com)R语言|16.预测模型变量筛选:代码篇(qq.com)：逐步回归最优子集lasso回归step-wise#使用min的lambda重新建模：model

YoungLeelight·2022-11-27 19:24

R包的安装

R包的安装R语言的特点就是有众多的第三方扩展包，扩展包涉及到各行各业的数据分析内容。

躺平yyds·2022-11-27 19:23

R语言数据类型、向量、矩阵、列表、数据框

R语言数据类型、向量、矩阵、列表、数据框R常用数据类型#数值型1232.34#字符型"Hello,World."'123'#逻辑型TRUETFALSEF#判断is.numeric(123)is.numeric