可能重复:
ggplot - 按功能输出的facet
ggplot2的facets选择是伟大的显示的因素多条曲线,但我已经遇到了麻烦,学习连续变量高效地转换成因素在其中.使用以下数据:
DF <- data.frame(WindDir=sample(0:180, 20, replace=T),
WindSpeed=sample(1:40, 20, replace=T),
Force=sample(1:40, 20, replace=T))
qplot(WindSpeed, Force, data=DF, facets=~cut(WindDir, seq(0,180,30)))
我收到错误: At least one layer must contain all variables used for facetting
我想Force~WindSpeed通过离散的30度间隔检查这种关系,但似乎facet需要将因子附加到正在使用的数据框上(显然我可以这样做DF$DiscreteWindDir <- cut(...),但这似乎是不必要的).facets在将连续变量转换为因子时有没有办法使用？
使用R中的包e1071创建svm模型.要使用该模型,我需要保存它并根据需要读取.包有write.svm,但没有read.svm.如果我使用
model <- svm(x, y)
save(model, 'modelfile.rdata')
M <- load('modelfile.rdata')
对象M只包含"模型"这个词.
如何保存svm模型并稍后回读,以应用于一些新数据？
我已经在lme4包中建立并运行了混合效应逻辑回归模型,以估计不同位置(细胞/栖息地)中鱼类占用的概率.数据框由对68条单独鱼类的1,207,140次观测组成.对于每个人(每天约1年),它描述了每个唯一位置的发生次数相对于所有位置的总发生次数.
这是基本模型:
m.base = glmer(cbind(N,t.move-N) ~ jdate + snSurface.Area + Restoration..P.A. +
Release.Location+ Sex + (1|Station) + (0 + jdate|ID), data=allfishdat, family=binomial)
where N=# unique positions, t.move=total positions, jdate=julian date, Station=locations, ID=fish ID
我收到以下警告消息:
Warning messages:
1: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, :
Model failed to converge with max|grad| = 3349.26 (tol = 0.001)
2: In if (resHess$code != 0) { :
the condition has length > 1 and only the first element will be used
3: In …不知道我在这里做错了什么,并希望得到任何帮助.
尝试创建一个名为"control"的新变量,并在行变量等于这些数字时将其编码为1,而在不变量时将其编码为0.
data$control= ifelse (data$row==c(146, 297, 313, 171, 262, 233, 292, 304, 264, 228, 279,
281, 290, 277, 152, 161, 250, 263, 245, 83, 67, 101, 98, 251, 148, 155, 322, 265,
159, 271, 278, 289, 274, 282, 158, 196, 154, 260, 163, 307, 272, 299, 300, 273, 167,
286, 149, 316, 147, 162, 178), 1, 0)
它创建一个名为"control"的新变量,但只将其编码为1表示row = 149和row = 264.我真的无法弄清楚这一点.
谢谢你的帮助,克里斯