晚上想起上午时候提示我没有tbl_summary函数，查到是gtsummary包的，习惯性看了下包的功能，这不是也可以绘制三线表？ 惊了，于是有了这篇分享。...1 下载R包，数据 使用内置数据集演示 #install.packages("gtsummary") library(gtsummary) #查看内置数据集 head(trial) ?...可以看到连续型变量使用的是中位数（四分位数），分类变量使用的 个数（比例）。 但是不是缺点什么？ 文献中的表1，是不是会有分组？是不是会有总体描述？是不是会有P值？是不是会有mean(sd) ？...3 模型结果数据 3.1 逻辑回归模型 #构建逻辑回归mod1 <- glm(response ~ trt + age + grade, trial, family = binomial)t1 <-...好了，多谢“巧合”，发现了一个简单实用的绘制多种统计表的方式。
gtsummary 是一个基于 gt 包的数据汇总表生成包。...("gtsummary") 开发版： remotes::install_github("ddsjoberg/gtsummary") 使用 数据框 跟它的依赖包 gt 很类似。...回归模型 来一个逻辑回归： mod1 <- glm(response ~ trt + age + grade, trial, family = binomial) t1 <- tbl_regression...增加一个生存分析 Cox 回归结果，并放到一起： library(survival) # build survival model table t2 <- coxph(Surv(ttdeath,...更多的介绍和使用请看英文文档：http://www.danieldsjoberg.com/gtsummary/[2] 参考资料 [1]https://github.com/ddsjoberg/gtsummary
gtsummary包是专门用来画表格的，高度自定义的多种选项，快速绘制发表级表格。可用于总结汇总数据集、多种模型等。 快速绘制描述性统计表格、基线资料表(例如医学期刊常见的表1！) 。...自动检测数据集中的连续、多分类和二分类变量，选择合适的描述性统计方法，还包括每个变量的缺失值。 绘制回归模型结果。...自动识别常见的回归模型，如逻辑回归和Cox比例风险回归，会在表格中自动填充适当的列标题(即优势比和风险比)。 高度自定义的表格。字体字号、增加P值，合并单元格等，通通支持自定义。...library(gtsummary) suppressPackageStartupMessages(library(tidyverse)) 使用自带的trial数据集进行演示，这个数据集也是临床中常见的数据类型...使用as_gt()函数转换为gt对象后们就可以使用gt包的函数了。
文章 1、在ggplot2散点图中自动添加回归系数或回归方程、R2、P值等 有时候使用ggplot2绘制散点图展示两组变量的关系时，同时也做了一些描述二者关系的统计，如相关性分析、回归分析等，并期望将相关系数或回归方程...3、gt[14] - 表格制作神器 使用gt包，任何人都可以使用R编程语言制作好看的表。gt的哲学是：我们可以用一组内聚的表部件来构造各种各样的有用的表。...这包括表头、存根、列标签和跨组列标签、表主体和表脚。 4、gtExtras[15] gtExtras的目标是提供一些额外的辅助函数来帮助使用gt创建漂亮的表。...主题 数据高亮 5、gtsummary[16] - 准备好的演示数据总结和分析结果表 gtsummary包提供了一种优雅而灵活的方法来使用R编程语言创建可发布的分析和汇总表。...gtsummary包总结了数据集、回归模型等等，使用了具有高度可定制功能的合理默认值。 6、mathpix[17] - 图片转公式神器 好用的公式提取工具。支持拷贝到Word和LaTex。
---- 新智元报道 来源：Reddit；arXiv 作者：闻菲 【新智元导读】谷歌用深度学习分析电子病例的重磅论文给出了一个意外的实验结果，DNN与逻辑回归效果一样，引发了热烈讨论。...起因是以色列理工学院工业工程与管理学院的助理教授 Uri Shalit 在 Twitter 上发文，指出这篇论文的补充材料里，有一处结果非常值得注意：标准化逻辑回归实质上与深度神经网络一样好。 ?...Uri Shalit 表示，他由此得出的结论是，在电子病例分析这类任务中，应该选择使用逻辑回归，而不是深度学习，因为前者更加简单，更具可解释性，这些优点要远远胜过深度学习带来的微小的精度提升。...换句话说，NN 可以被松散地视为多项式回归的一种。 实验结果：多项式回归在很多时候都优于神经网络 作者进行了很多实验来比较 PR 与 NN 的性能。...在下面的各种结果中，PR 表示多项式回归，PCA 表示在生成多项式之前用 90％总方差主成分分析降维。
研究结果表明：有家人或朋友被诊断出COVID-19的参与者在回避行为上的得分更高。有家人或朋友被诊断出SARS或H1N1的参与者在PTSS总分上的得分更高。...文章对上述结论的结果数据分析是使用的SPSS软件，本教程将使用R语言对文章的结果进行整体复现。因为文章没有给出每个维度的规则，所以最后R计算得到的结果会与文章存在部分偏差。...教程本教程提供了四种不同的格式，HTML、PDF、word和epub，方便广大读者阅读。...文章结果 文章的结果是由五个表格构成，它们分别是：Table1: Demographic characteristics of the sampleTable2: Analysis of differences...（Table5: Analysis of total, direct and indirect effects of trait mindfulness on PTSS）第7章：总结需要的R包 需要使用到的
12.6SVM 总结 推荐使用成熟的软件包 用以解决 SVM 最优化问题的软件很复杂，且已经有研究者做了很多年数值优化。因此强烈建议使用高优化软件库中的一个，而不是尝试自己落实一些框架。...有许多好的软件库，NG 用得最多的两个是 liblinear 和 libsvm 归一化处理 Note 无论使用使用何种模型进行拟合，原始输入数据都需要进行归一化处理 需要指定的参数 即使用高度优化的软件包...，即每个模型都把原始样本分为两类 目标类-其他类 逻辑回归和支持向量机 从逻辑回归模型，我们得到了支持向量机模型，在两者之间，我们应该如何选择？...n 为特征数(特征数可指为原始数据中的属性值或人为够早的特征)，m 为训练样本数 如果相较于 m 而言，n 要大许多，即训练集数据量不够支持我们训练一个复杂的非线性模型，我们选用逻辑回归模型或者不带核函数的支持向量机...如果 n 较小，而 m 较大，例如 n 在 1-1000 之间，而 m 大于 50000，则使用支持向量机会非常慢，解决方案是创造、增加更多的特征，然后使用逻辑回归或不带核函数的支持向量机。
不同的家庭会有不同的选择，在选择的表象下有着相似的决策逻辑。我们尝试置身于这个场景中，在大脑里构建一张类似图1-2的打分表。...DCM不是单一模型，而是一个模型簇，它包含了一系列应对不同选择场景的模型，例如逻辑回归（Logistics Regression，LR）、多项Logit模型（Multinomial Logit Model...04 案例分析：使用逻辑回归分析自驾选择问题 基于前文的介绍，相信读者已经迫不及待使用MNL或NL模型进行建模分析了，这里先从LR的实操讲起。...LR是目前应用最广泛的可解释二分类模型之一，深入了解LR对我们的日常工作有很大帮助。 通过对案例数据进行一定的处理，可以得到一份满足LR模型要求的宽格式数据。...对于离散变量，我们使用k-1自由度的卡方检验，其中k为离散变量的值个数；对于连续变量，比较简单的分析方法是直接对单变量进行逻辑回归，查看回归系数的显著性，根据AUC分析自变量对y的解释能力。
作者初步想针对写作格式、英语写作和写作逻辑问题讲起，相关问题可通过在Github上提出issue与作者进行交流。...开发已经非常成熟了，现在Python环境也可以使用Shiny进行可视化，该推文则是具体的入门教程。...| 一个统一的进度更新R包 # 终端用户使用命令 > library(progressr) > with_progress(y <- slow_sum(1:10)) |==============...链接：https://cran.r-project.org/web/packages/gridExtra/vignettes/tableGrob.html 11.gtsummary | 批量建模并输出整洁模型结果...本推文通过具体示例介绍了利用gtsummary包进行快速回归建模并输出统计结果的方法。
有许多可用的回归方法。线性回归就是其中之一。而线性回归可能是最重要且使用最广泛的回归技术之一。这是最简单的回归方法之一。它的主要优点之一是线性回归得到的结果十分容易解释。...那么回归主要有： 简单线性回归 多元线性回归 多项式回归 如何在python中实现线性回归 用到的packages NumPy NumPy是Python的基础科学软件包，它允许在单维和多维数组上执行许多高性能操作...scikit-learn scikit-learn是在NumPy和其他一些软件包的基础上广泛使用的Python机器学习库。它提供了预处理数据，减少维数，实现回归，分类，聚类等的方法。...建模 接下来的步骤就和之前的类似了。其实多项式回归只是多了个数据转换的步骤，因此从某种意义上，多项式回归也算是线性回归。...) predicted response: [15.46428571 7.90714286 6.02857143 9.82857143 19.30714286 34.46428571] 那么本次多项式回归的所有结果都在上面了
在R中，可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。请在使用相关函数之前，安装并正确引用e1071包。...图2 SVM分类结果 在使用第一种格式建立模型时，若使用数据中的全部特征变量作为模型特征变量时，可以简要地使用“Species~．”中的“．”代替全部的特征变量。...其中，前三种是针对于字符型结果变量的分类方式，其中第三种方式是逻辑判别，即判别结果输出所需判别的样本是否属于该类别；而后两种则是针对数值型结果变量的分类方式。...一个经验性的结论是，在利用svm()函数建立支持向量机模型时，使用标准化后的数据建立的模型效果更好。 根据函数的第二种使用格式，在针对上述数据建立模型时，首先应该将结果变量和特征变量分别提取出来。...分类回归树算法---CART 11. EAG多目标进化算法 12. 蚁群算法（独辟蹊径的进化算法） 13. 逻辑回归（LR）算法 14. 鸟群的启发--粒子群算法 15. 模拟退火优化算法 16.
它符合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。...glmnet算法采用循环坐标下降法，它连续优化每个参数上的目标函数并与其他参数固定，并反复循环直至收敛。该软件包还利用强大的规则来有效地限制活动集。...由于高效的更新和技术，如热启动和主动集合收敛，我们的算法可以非常快地计算解决方案路径。 该代码可以处理稀疏的输入矩阵格式，以及系数的范围约束。...该软件包还包括用于预测和绘图的方法以及执行K倍交叉验证的功能。...我们加载一组预先创建的数据用于说明。用户可以加载自己的数据，也可以使用保存在工作区中的数据。
多项式回归 什么是多项式回归 线性回归适用于数据呈线性分布的回归问题.如果数据样本呈明显非线性分布，线性回归模型就不再适用（下图左），而采用多项式回归可能更好（下图右）.例如： 多项式模型定义 与线性模型相比...，在线性回归模型中添加了新的特征值.例如，要预测一栋房屋的价格，有 三个特征值，分别表示房子长、宽、高，则房屋价格可表示为以下线性模型： 对于房屋价格，也可以用房屋的体积，而不直接使用 三个特征...以上两个模型可以解释为： 房屋价格是关于长、宽、高三个特征的线性模型 房屋价格是关于体积的多项式模型 因此，可以将一元n次多项式变换成n元一次线性模型....多项式回归实现 对于一元n次多项式，同样可以利用梯度下降对损失值最小化的方法，寻找最优的模型参 .可以将一元n次多项式，变换成n元一次多项式，求线性回归.以下是一个多项式回归的实现. # 多项式回归示例...： 从逻辑上说，Lasso回归和岭回归都可以理解为通过调整损失函数，减小函数的系数，从而避免过于拟合于样本，降低偏差较大的样本的权重和对模型的影响程度.
它符合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。...glmnet算法采用循环坐标下降法，它连续优化每个参数上的目标函数并与其他参数固定，并反复循环直至收敛。该软件包还利用强大的规则来有效地限制活动集。...由于高效的更新和技术，如热启动和主动集合收敛，我们的算法可以非常快地计算解决方案路径。 该代码可以处理稀疏的输入矩阵格式，以及系数的范围约束。...该软件包还包括用于预测和绘图的方法以及执行K倍交叉验证的功能。...我们使用最基本模型glmnet。 fit=glmnet(x,y) “适合”是类的一个对象，glmnet它包含拟合模型的所有相关信息以供进一步使用。我们不鼓励用户直接提取组件。
该算法非常快，并且可以利用输入矩阵中的稀疏性 x。它适合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。 它也可以拟合多元线性回归。...点击标题查阅往期内容 R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析 01 02 03 04 glmnet 如果我们只是输入对象名称或使用print 函数，则会显示每个步骤的路径...显示选定的λ最佳值 cvmfit$lambda.min ## [1] 0.04732 cvmfit$lambda.1se ## [1] 0.1317 逻辑回归 当因变量是分类的时，逻辑回归是另一个广泛使用的模型...如果有两个可能的结果，则使用二项式分布，否则使用多项式。 二项式模型 对于二项式模型，假设因变量的取值为G = {1,2} 。表示yi = I（gi = 1）。...glmnet 除少数情况外，多项式逻辑回归中的可选参数 与二项式回归基本相似。
CRC-X，X为几，校验位就是Xbit，即生成多项式的最高次是几，校验结果的位宽就是几bit。以G(x)=x^5+x^3+1为例，其对应的二进制为5’b101001，其中1代表多项式的系数。...（并行运算此处不做展开说明，其实并行运算是最复杂的，因为需要进行公式推导，但是好在多项式基本都有自己固定的运算公式，非常固定，用就好了） 手算CRC 以信息码为[10_1011_1011]2 ，使用下面的生成多项式为例...： G(x)=X^4+x+1 a、首先，把信息位左移4bit，结果为[10_1011_1011_0000]2 ，然后做异或除法运算，关于为什么右移4bit，是因为CRC本质是一个取余运算，余数的位宽是最大位宽...设C0 C1 C2 C3初始值皆为0，信息码为10_1011_1011，将信息码从高位到低位逐次移入逻辑电路，计算CRC检验结果。...+data_valid控制比较好， 因为假设串行数据是不连续的，使用组合逻辑就容易发生错误 */ crc[0]<=crc[7]^data; crc[1]<=crc[0]^crc[7]^data
该算法非常快，并且可以利用输入矩阵中的稀疏性 x。它适合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以拟合多元线性回归。 glmnet 解决以下问题 ?...显示选定的λ最佳值 cvmfit$lambda.min ## [1] 0.04732 cvmfit$lambda.1se ## [1] 0.1317 逻辑回归 当因变量是分类的时，逻辑回归是另一个广泛使用的模型...如果有两个可能的结果，则使用二项式分布，否则使用多项式。 二项式模型 对于二项式模型，假设因变量的取值为G = {1,2} 。表示yi = I（gi = 1）。我们建模 ? 可以用以下形式写 ?...惩罚逻辑回归的目标函数使用负二项式对数似然 ? 我们的算法使用对数似然的二次逼近，然后对所得的惩罚加权最小二乘问题进行下降。这些构成了内部和外部循环。...glmnet 除少数情况外，多项式逻辑回归中的可选参数 与二项式回归基本相似。
')#添加纵轴标签 plt.show() 图片 逻辑回归 实现方面，逻辑回归只是对对线性回归的计算结果加上了一个Sigmoid函数，将数值结果转化为了0到1之间的概率(数值越大，函数越逼近1；数值越小，...#逻辑回归 #例7-5 生成具有两个特征的二元分类样本，分类别绘制原始样本集散点图， #使用样本集训练逻辑回归模型，用训练好的模型对样本集进行分类，观察分类结果 import numpy as np from...该类将数据集变换为具有高次项特征的新的数据集，将原始问题转化为线性回归问题。 用户再使用线性回归方法对转化后的数据集进行训练，从而间接的进行多项式回归分析。...输出形状为(n_samples,3), 格式为[1, x,x2]的新的数据集。 这时，新的数据集将是一个线性回归问题。使用线性回归方法对其拟合，既可以得到回归模型。...使用变换后的数据集拟合线性回归模型 #生成均匀分布、排序的测试集,排序便于绘制曲线 x_test=np.sort(np.random.uniform(-10,15,100)) #使用拟合的多项式模型变换测试集
我们的目的是使最小化，从而最好的将样本数据集进行拟合，更好地预测新的数据。 多项式回归或逻辑回归相关知识将在后面介绍。...predict(X) 使用训练得到的估计器或模型对输入的X数据集进行预测，返回结果为预测值。数据集X通常划分为训练集和测试集。...---- 3.多项式回归预测成本和利润 本小节主要讲解多项式回归分析实例，分析的数据集是表17.1提供的企业成本和利润数据集。下面直接给出线性回归和多项式回归分析对比的完整代码和详细注释。...下面给详细介绍使用逻辑回归对这个数据集进行分析的代码。...---- (4).逻辑回归分析鸢尾花 讲解完线性回归分析之后，那如果用逻辑回归分析的结果究竟如何呢？下面开始讲述。
数据浏览： 数据清洗 a) 缺失值的删除 由于数据量巨大，且数据中部分行的数据值不全，故对数据不全的数据进行删除。 b) 格式的转换。 i. 日期转换：通过 SQL 语言进行文本格式的转换 ii....依次进行贷款表、借贷者表、位置表、时间表的ETL 通过 multidimensional 和 analysis service 进行数据立方体的构建 i....Bagging，增强树 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票 R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平...GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析 R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型 R语言用泊松Poisson回归、GAM...和xgboost销售量时间序列建模预测分析 R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析 R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
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