我已经尝试过该merge函数来合并我导入的两个csv文件.它们都具有相同的变量名称和数据类型,但每次运行合并时,我得到的所有内容都是包含两个数据帧名称的对象.我尝试过以下方法:
# ex1
obj <- merge(obj1, obj2, by=obj)
# ex2
obj <- merge(obj1, obj2, all)
和上面的几个其他迭代.
合并正确的功能？如果是这样,我做错了什么？
因此,当我制作情节时,我会看到y交叉x处于某个偏移处.我使用以下方法生成此图:
ggplot(data=d2,aes(y=log10(Nems+1),x=Time)) +
geom_point(size=3,shape=1) +
geom_line(data=d2,aes(x=time_model,y=log10(value),group=variable,linetype=variable)) +
ylim(0.001,2) + no_bg + draw_axis
我最终在Illustrator中手动移动y.有没有办法在这里做到这一点？
假设我有一个数据矩阵d
pc = prcomp(d)
# pc1 and pc2 are the principal components
pc1 = pc$rotation[,1]
pc2 = pc$rotation[,2]
那么这应该适合线性回归模型吗？
r = lm(y ~ pc1+pc2)
但后来我得到了这个错误:
Errormodel.frame.default(formula = y ~ pc1+pc2, drop.unused.levels = TRUE) :
unequal dimensions('pc1')
我想那里有一个自动执行此操作的软件包,但这也应该有用吗？
我使用FontSquirrel字体生成器尝试生成嵌入的字体文件,以便我可以使用css中的@ font-face嵌入网站.
但是,我拥有的字体文件(在Mac上)如下所示并且显示为灰色,并且无法选择它们在FontSquirrel或其他转换器上进行转换(即它们似乎不是我可以使用的原始文件类型嵌入):
我可以以某种方式将这些转换为.otf或.ttf,或者有人知道另一种嵌入方法.
谢谢!
我如何注册PSOCK集群(使用包并行创建)foreach？我目前正在使用registerDoSNOW该doSNOW软件包来注册snowSOCK集群.
我想以编程方式测试从树生成的一个规则.在树中,根和叶子(终端节点)之间的路径可以被解释为规则.
在R中,我们可以使用该rpart包并执行以下操作:(在本文中,我将使用iris数据集,仅用于示例目的)
library(rpart)
model <- rpart(Species ~ ., data=iris)
通过这两行,我得到了一个名为的树model,其类是rpart.object(rpart文档,第21页).这个对象有很多信息,并且支持多种方法.特别是,对象有一个frame变量(可以用标准的方式访问: model$frame)(idem)和方法path.rpath(rpart文档,第7页),它给你从根节点到感兴趣的节点的路径(node参数在功能)
在row.names该的frame变量包含了树的节点编号.该var列给出了节点中的split变量,yval拟合值和yval2类概率以及其他信息.
> model$frame
var n wt dev yval complexity ncompete nsurrogate yval2.1 yval2.2 yval2.3 yval2.4 yval2.5 yval2.6 yval2.7
1 Petal.Length 150 150 100 1 0.50 3 3 1.00000000 50.00000000 50.00000000 50.00000000 0.33333333 0.33333333 0.33333333
2 <leaf> 50 50 …我randomForest在R平台上使用包进行分类任务.
rf_object<-randomForest(data_matrix, label_factor, cutoff=c(k,1-k))
其中k的范围为0.1至0.9.
pred <- predict(rf_object,test_data_matrix)
我有随机森林分类器的输出,我将它与标签进行了比较.因此,我有9个截止点的准确度,MCC,灵敏度,特异性等性能指标.
现在,我想绘制ROC曲线并获得ROC曲线下的面积,看看性能有多好.R中的大多数包(如ROCR,pROC)需要预测和标记,但我有灵敏度(TPR)和特异性(1-FPR).
任何人都可以建议我,如果截止方法是正确的还是可靠的,以产生ROC曲线？您是否知道使用TPR和FPR获得ROC曲线和曲线下面积的方法？
我还尝试使用以下命令来训练随机森林.通过这种方式,预测是连续的,ROCR并且pROC在R 中可以接受并打包.但是,我不确定这是否是正确的方法.任何人都可以向我推荐这种方法吗？
rf_object <- randomForest(data_matrix, label_vector)
pred <- predict(rf_object, test_data_matrix)
感谢您抽出时间阅读我的问题!我花了很长时间冲浪.感谢您的建议/意见.
我想为我的生存分析对象(suvfit/coxph)计算AIC值.当我尝试这样做时,它说:
> AIC(cox)
Error in UseMethod("logLik") :
no applicable method for 'logLik' applied to an object of class "coxph"
据我所知,这是一个软件限制.任何人都可以帮助我解决这个问题,而无需手动计算AIC值吗？
默认情况下,<-每当我键入或粘贴下划线时,都会插入Vim-R插件_.当我贴这样的东西会产生问题geom_bar,这成为geom <- bar.有没有办法扭转这种捷径？
我试着查看手册(向下滚动到编辑部分),但无法弄清楚如何做到这一点.
我正在使用Vim-R-plugin Version 0.9.9.9 for Vim 7.4.