我正在尝试对来自 lasso2 包的前列腺癌数据运行不同的回归模型。当我使用 Lasso 时，我看到了两种不同的方法来计算均方误差。但他们确实给了我完全不同的结果，所以我想知道我是否做错了什么，或者这是否只是意味着一种方法比另一种更好？
# Needs the following R packages.
library(lasso2)
library(glmnet)
# Gets the prostate cancer dataset
data(Prostate)
# Defines the Mean Square Error function
mse = function(x,y) { mean((x-y)^2)}
# 75% of the sample size.
smp_size = floor(0.75 * nrow(Prostate))
# Sets the seed to make the partition reproductible.
set.seed(907)
train_ind = sample(seq_len(nrow(Prostate)), size = smp_size)
# Training set
train = Prostate[train_ind, ]
# Test set
test = Prostate[-train_ind, ]
# Creates matrices for independent and dependent …r machine-learning lasso-regression glmnet mean-square-error
我想了解H2o R-package中h2o.predict()函数的值（结果）的含义。我意识到在某些情况下，当predict列是 时1，p1列的值低于列p0。我对p0和p1列的解释是指每个事件的概率，所以我预计predict=1的概率p1应该高于相反事件的概率 ( p0)，但它并不总是发生，正如我在以下示例中所示：使用前列腺数据集。
这是可执行示例：
library(h2o)
h2o.init(max_mem_size = "12g", nthreads = -1)
prostate.hex <- h2o.importFile("https://h2o-public-test-data.s3.amazonaws.com/smalldata/prostate/prostate.csv")
prostate.hex$CAPSULE <- as.factor(prostate.hex$CAPSULE)
prostate.hex$RACE <- as.factor(prostate.hex$RACE)
prostate.hex$DCAPS <- as.factor(prostate.hex$DCAPS)
prostate.hex$DPROS <- as.factor(prostate.hex$DPROS)
prostate.hex.split = h2o.splitFrame(data = prostate.hex,
ratios = c(0.70, 0.20, 0.10), seed = 1234)
train.hex <- prostate.hex.split[[1]]
validate.hex <- prostate.hex.split[[2]]
test.hex <- prostate.hex.split[[3]]
fit <- h2o.glm(y = "CAPSULE", x = …我刚刚解决了python中的nqueen问题.该解决方案输出用于在nXn棋盘上放置n个皇后的解决方案的总数,但是在n = 15时尝试它需要一个多小时才能得到答案.任何人都可以看看代码,并给我提示加快这个程序......一个新手python程序员.
#!/usr/bin/env python2.7
##############################################################################
# a script to solve the n queen problem in which n queens are to be placed on
# an nxn chess board in a way that none of the n queens is in check by any other
#queen using backtracking'''
##############################################################################
import sys
import time
import array
solution_count = 0
def queen(current_row, num_row, solution_list):
if current_row == num_row:
global solution_count
solution_count = solution_count + 1
else:
current_row += 1
next_moves = gen_nextpos(current_row, solution_list, …我正在绘制标准正态分布。
curve(dnorm(x), from=-4, to=4,
main = "The Standard Normal Distibution",
ylab = "Probability Density",
xlab = "X")
出于教学原因，我想将低于我选择的某个分位数的区域涂上阴影。我怎样才能做到这一点？
我使用glmnet R包运行Ridge回归.我注意到我从glmnet::glmnet函数中获得的系数与通过定义计算系数得到的系数不同(使用相同的lambda值).有人可以解释一下为什么吗？
数据(两者:响应Y和设计矩阵X)都是按比例缩放的.
library(MASS)
library(glmnet)
# Data dimensions
p.tmp <- 100
n.tmp <- 100
# Data objects
set.seed(1)
X <- scale(mvrnorm(n.tmp, mu = rep(0, p.tmp), Sigma = diag(p.tmp)))
beta <- rep(0, p.tmp)
beta[sample(1:p.tmp, 10, replace = FALSE)] <- 10
Y.true <- X %*% beta
Y <- scale(Y.true + matrix(rnorm(n.tmp))) # Y.true + Gaussian noise
# Run glmnet
ridge.fit.cv <- cv.glmnet(X, Y, alpha = 0)
ridge.fit.lambda <- ridge.fit.cv$lambda.1se
# Extract coefficient values for …我是 Python 新手，并且是 R 用户。当我在 R 中构建它与在 iPython 中执行相同的事情时，我从一个简单的回归模型中得到非常不同的结果。
R 平方、P 值、系数的重要性 - 没有匹配项。我是读错了输出还是犯了其他一些基本错误？
以下是我的代码和结果：
代码
str(df_nv)
Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 81 obs. of 2 variables:
$ Dependent Variabls : num 733 627 405 353 434 556 381 558 612 901 ...
$ Independent Variable: num 0.193 0.167 0.169 0.14 0.145 ...
summary(lm(`Dependent Variable` ~ `Independent Variable`, data = df_nv))
Call:
lm(formula = `Dependent Variable` ~ `Independent Variable`, data = df_nv)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max …The following code was taken from @adibender answer to "Multiple ROC curves in one plot ROCR". The code is partly from ?plot.performance.
library(ROCR)
data(ROCR.simple)
preds <- cbind(p1 = ROCR.simple$predictions,
p2 = abs(ROCR.simple$predictions +
rnorm(length(ROCR.simple$predictions), 0, 0.1)))
pred.mat <- prediction(preds, labels = matrix(ROCR.simple$labels,
nrow = length(ROCR.simple$labels), ncol = 2) )
perf.mat <- performance(pred.mat, "tpr", "fpr")
plot(perf.mat)
I want to illustrate several ROC curves in a single plot, like the code above, using the r package ROCR. However, i would want the …
我有以下数据集:
ClaimType ClaimDay ClaimCost dates month day
1 1 1 10811 1970-01-01 1 1970-01-01
2 1 1 18078 1970-01-01 1 1970-01-01
3 1 2 44579 1970-01-01 1 1970-01-02
4 1 3 23710 1970-01-01 1 1970-01-03
5 1 4 29580 1970-01-01 1 1970-01-04
6 1 4 36208 1970-01-01 1 1970-01-04
我想创建一个新的数据集,其中包含"声明日"和"日期"列.索赔日应按每个值计算.所以例如,因为我们有两个,一个是两个,一个是三个,然后是两个四,我希望新的数据集如下:
ClaimDay day
2 1970-01-01
1 1970-01-02
1 1970-01-03
2 1970-01-04
如您所见,Claimday和day是相关的.
我试过了
mydata <- aggregate(ClaimDay~Day,FUN=sum,data=mydata)$ClaimDay
但问题是,在聚合时它会计算摘要.
任何人都可以帮我解决我的问题吗？
我正在尝试使用 R 运行 LU 分解。这是可重现的代码。我不明白为什么我的排列矩阵与解决方案不同。L 和 U 矩阵是正确的。但对于置换矩阵，第 1 行和第 2 行以及第 3 行和第 4 行互换。因此，我没有得到线性方程组的正确解。将不胜感激您的帮助。
install.packages("Matrix")
library(Matrix)
(A <- matrix(c(4, 3, -2, 5, 2, -4, 6, 1, -1, 2, -5, 6, 3, 5, -2, -3), nrow = 4))
(B <- matrix(c(16.9, -14, 25, 9.4), nrow = 4))
luA <- lu(A)
elu <- expand(luA)
(L <- elu$L)
(U <- elu$U)
(P <- elu$P)
(Y <- solve(L) %*% P %*% B)
(X <- solve(U) %*% Y)
我已经成功设置Tesseract并且可以将图像转换为文本...
text = pytesseract.image_to_string(Image.open(image))
但是，我需要获得每一行的置信度值。我找不到使用pytesseract做到这一点的方法。有人知道怎么做吗？
我知道这可以使用PyTessBaseAPI，但我不能使用它，我花了几个小时试图设置它但没有运气，所以我需要一种使用pytesseract来做到这一点的方法。