在具有purrr map2函数的线性模型中使用多个预测器
，可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保你已经安装了R语言和purrr包。可以使用以下命令安装purrr包：
install.packages("purrr")- 导入所需的库和数据集。假设你已经有一个包含自变量和因变量的数据集。
library(purrr)
# 导入数据集
data <- read.csv("data.csv")- 创建一个函数，该函数将接受多个预测器作为参数，并返回一个线性模型。
# 创建线性模型函数
create_lm <- function(predictors) {
lm(formula = outcome ~ predictors, data = data)
}- 使用purrr的map2函数，将多个预测器应用于线性模型函数。
# 定义预测器
predictors <- c("predictor1", "predictor2", "predictor3")
# 应用线性模型函数
models <- map2(predictors, predictors, create_lm)在上述代码中，我们使用map2函数将每个预测器与自身传递给create_lm函数，从而创建了多个线性模型。models变量将包含所有线性模型。
- 可以进一步分析和评估这些线性模型，例如提取系数、计算拟合优度等。
# 提取系数
coefficients <- map(models, coef)
# 计算拟合优度
r_squared <- map(models, summary) %>% map_dbl(~.$r.squared)以上是在具有purrr map2函数的线性模型中使用多个预测器的基本步骤。根据具体的应用场景和需求，你可以进一步调整和优化代码。
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我创建了一个名为“randomForest”的10个rf_models模型的列表：
class(rf_models)
# list
class(rf_models[[1]])
# randomForest
我创建了一个名为“dfs”的10 data.frames列表：
class(dfs)
# list
class(dfs[[1]])
# data.frame
我想预测
：dfs的第一data.frame与rf_models的第1 randomForest模型，，dfs的第二data.frame，rf_models的第二randomForest模型，，dfs的第3 data.frame和r
浏览 3提问于2021-08-18得票数 0
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我试图在不同大小的森林碎片中模拟鸟类的计数数据。由于进行调查的地块在大小上亦因碎片而异，我想加入测量地块的大小，作为抵销的条件，将数目换算为密度。
据我了解，从以前的问题在这个网站上，这通常是为泊松模型，因为这些有一个日志链接。我与家庭ziP一起运行的GAM模型(mgcv包)具有link="identity“。据我所知，在这种情况下，抵消项将从答复中减去，而不是产生预期的答复/抵消率。
但是，当我用偏移项运行模型并绘制图时，结果似乎是给出了我想要的结果(我将泊松模型的图与ziP模型进行了比较)。
这是我使用的模型，在这个模型中，行会反映不同的喂养公会，logArea是碎片大小的日志，而
浏览 1提问于2018-05-23得票数 0
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背景/底层问题：
我有一个从生产数据库中提取数据的工作，该数据库生成一个数据集，用作进一步分析工作的参考。在每次生成数据集之间，我希望能够检测数据集中是否有任何更改。数据集存储为数据格式列表。
问题：
下面的代码是我的数据集的简化版本
account_1 <- data.frame(id = c(1,2), name=c("Andy", "Ben"))
account_2 <- data.frame(id = c(1,2,3), name=c("Andy", "Ben2","Ceasar"))
bill
浏览 2提问于2017-12-23得票数 1
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我有两个列表，一个有矩阵，一个有向量。两者都有相同的命名元素。这个看起来是这样的：
set.seed(1)
mat_list <- list("2009" = matrix(runif(n = 9, min = 0, max = 10), 3, 3),
"2010" = matrix(runif(n = 9, min = 0, max = 10), 3, 3))
vec_list <- list("2009" = c(runif(n = 3, min = 0, max = 10)),
浏览 1提问于2018-11-14得票数 0
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在R中，我可以使用lapply或map将$year列添加到列表中的多个数据帧中吗？我希望在数据框架中有一年的时间，然后再将它们融化。
years<-2004:2006
names04<-c("green","q22","yellow")
names05<-c("green","q27","yellow")
names06<-c("green","q29","yellow")
yr2004<-1:3
yr2005<-6
浏览 3提问于2017-01-16得票数 0
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我想估计带二元因变量的非线性模型的系数。非线性的产生是因为两个回归器( A和B )分别依赖于数据集的子集和两个参数lambda1和lambda2：
y = alpha + beta1 * A(lambda1) + beta2 * B(lambda2) + delta * X + epsilon
对于每一次观察，我们都有
其中a和Rs是data.frame中的变量。回归者B(lambda2)的定义也是类似的。
此外，我还需要包括在Stata中被称为的内容，即调查权重或抽样权重。出于这个原因，我正在使用Thomas的R包。
首先，我为A (和B)创建了一个函数，即：
A <- fu
浏览 4提问于2016-03-21得票数 4
3回答
我需要更多地了解特性数量与线性模型回归之间的关系，基于Andreas C. Müller和Sarah Guido所著的“机器学习与Python入门”一书第47页的这一段：
对于具有许多特征的数据集，线性模型可能非常强大。特别是，如果你有比训练数据点更多的特征，那么任何目标y都可以完美地建模(在训练集上)为一个线性函数。
它是如何用线性代数来解释的？
谢谢
浏览 0提问于2018-08-04得票数 0
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我使用glm()函数实现了一个模型，并将家庭分布指定为gamma：
glmer(FirstSteeringTime ~ error_rate + (1 + error_rate | pNum), family = Gamma, data = modellingdata)
我知道，您可以将链接函数，如“标识”或“日志”应用于伽马分布。因此，我有两个问题：
1)当我指定我的模型时，默认的链接函数是什么？
2)不同链接功能的目的是什么？我搞不懂他们对我数据的影响.
任何帮助都是非常感谢的--谢谢！
浏览 4提问于2019-08-29得票数 1
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我想创建一个线性模型表，所有自变量在顶部，所有因变量在左侧。这可以使用sjPlot包的tab_model函数来完成：。
虽然文档详细说明了如何通过逐个输入每个模型(m1、m2、m3等)来获取多模型表，但我得到的是一个由purr派生的线性模型列表。我搜索了文档和在线论坛，但没有找到任何关于如何做到这一点的东西。这是一个示例：
library(sjPlot)
library(sjmisc)
library(sjlabelled)
library(tidyverse)
df <- data.frame(study_id = c(1:20),
leptin =
浏览 0提问于2021-02-23得票数 1
我正在编写一份报告，为此我必须将大量类似的数据帧导出到Word中好看的表中。我的目标是一蹴而就，使用flextable生成表，使用purrr / tidyverse将所有格式化过程应用于嵌套数据框架中的所有行。这就是我的数据框架的样子：
df <- data.frame(school = c("A", "B", "A", "B", "A", "B"),
students = c(round(runif(6, 1, 10), 0)),
grade
浏览 0提问于2018-01-24得票数 2
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我刚刚问了，我是个笨蛋，把问题简单化了，还有另外一个问题。我希望找到一个dplyr方法，用于基于其他列动态生成列。
cols <- c("x", "y")
foo <- c("a", "b")
bar <- c("c", "d")
df <- data.frame(a = 1, b = 2, c = 10, d = 20)
df[cols] <- df[foo] * df[bar]
在问题的第一次迭代中，我只包含了一组先前定义的列，因此下面的内容起了
浏览 0提问于2019-07-18得票数 3
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我试图预测和绘制一个新的观察在R (估计)生存曲线，使用“生存”库和“肺”数据集，我首先拟合一个cox比例风险模型的数据。然后，我试图预测并绘制假设新观察的生存曲线(我在"list“命令中输入了这个假设新观察的细节)。然而，这是行不通的。
我已将我的代码附在下面：
#load library
library(survival)
data(lung)
#create survival object
s <- with(lung,Surv(time,status))
#create model
modelA <- coxph(s ~ as.factor(sex)+age+
浏览 1提问于2020-11-04得票数 4
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线性预测器在statsmodels.GLM类中的位置在哪里？
如果拟合模型mdl = sm.GLM(Y, X, family = family()).fit()等于R的mdl <- glm.fit(X, Y, family = family())，则R的eta是mdl$linear.predictors。但我似乎在状态模型中找不到eta。
现在我用X @ mdl.params来计算它们，这似乎有点乏味。
浏览 0提问于2022-04-13得票数 0
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我正在努力实现以下目标。我有一个数据帧列表，格式如下：
list1 <- list(d1=data.frame(name=rep("d1",3), A=c(1,2,3), B=c(2,4,5)),
d2=data.frame(name=rep("d2",3), A=c(1,2,3), B=c(2,4,5)),
d3=data.frame(name=rep("d3",3), A=c(1,2,3), B=c(2,4,5)))
对于list1中的每个数据帧，我想要拟合一个线性模型，然后将此模
浏览 41提问于2018-05-31得票数 0
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我有以下使用mgcv的二项式(概率) gam，其中包括y (0或1)，两个连续预测器(xa，xb)加上第三个协变量(xc)与这两个预测器的‘ti’相互作用。
mygam <- gamV(y ~ s(xa, k=10, bs="cr") + s(xb, k=10, bs="cr") +
ti(xc, xa, bs = c("cr", "cr"), k = c(5, 5)) +
ti(xc, xb, bs = c("cr", "cr&
浏览 8提问于2022-03-08得票数 0
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修改矩阵列表中的元素
、、、
我为一个结构化的人口模型生成了一个包含100个矩阵的列表。我想修改列表中每个矩阵的元素( 1 ,3)，将它们乘以从0.01到1的100个数字的序列。目标是第一个矩阵的第1行，第3列乘以0.01，第二个矩阵中的相同元素乘以0.02，依此类推。 谢谢 Ls<-6.521
Pg<-.318
Sr<-0.5
Sn<-.432
Sj<-.564
Sa<-.501
AA<-lapply(1:100,
function(x) {
matrix(c(0, 0, Sr * rnorm(1,Ls,
浏览 22提问于2019-04-12得票数 1
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Iv'e在理解地图功能和将数据分配到这个令人敬畏的社区的子组方面取得了进展。
现在，我正在尝试迭代我所放在一起的每一个模型，并将它与模型的所有摘要一起打印出来(稍后放入文件中)。它工作在一个单一的数据，但不是在一个地图设置。
这就是我们尝试过的：
library(jtools)
library(tidyverse)
library(broom)
nested <- mtcars %>% nest (data = -c(cyl,am))
t1 <- nested %>%
mutate (
fit = map(data, ~ lm(mpg ~ h
浏览 3提问于2020-06-13得票数 0
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在data.frame x中有两列名为"preferred_cat“和"var_nm”。我希望创建一个名为"preferred_tag“的第三列，其值为1或0。
1-如果preferred_cat(用于ex )是var_nm的子集(用于jdsajqq)或
0-如果preferred_cat(用于ex )不是var_nm的子集( ex )
x <- x %>% mutate(preferred_tag=ifelse(grepl(preferred_cat,var_nm,fixed=TRUE),1,0))
然而，我收到了这样的警告：
Warning messag
浏览 1提问于2018-04-09得票数 0
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这个想法是：
我有两个列表，每个列表包含两个向量。我想把第一个向量的第一个元素乘以第二个列表的第一个向量。那就算了吧。第二个问题是Reduce，它返回相同的错误。
额外解释：
Tau接受列表中第一个元素的第一个向量。然后，除以它的和和第一个向量的第二个元素的列表。
这就是：
Tau[[1]][[1]] <-xy[[1]][[1]] / xy[[1]][[1]]+xy[[2]][[1]]
Tau[[1]][[2]] <- xy[[1]][[2]] / xy[[1]][[2]]+xy[[2]][[2]]
然后：
Tau[[2]][[1]] <- xy[[2]][[1]] / xy
浏览 2提问于2017-11-06得票数 1
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我想对列表中的两个数据帧中的每个数据帧使用mutate，向第一个数据帧添加一个列z = 3，向第二个数据帧添加z = 4列(并返回两个数据帧的列表)。
dfs <- list(data.frame(x = 1), data.frame(y = 2))
mapply(dplyr::mutate, dfs, z = 3:4, SIMPLIFY = FALSE)
#> Error in lazyeval::lazy_dots(...): Promise has already been forced
我到底出了什么问题，我该如何去做我想做的事情？
浏览 2提问于2016-12-22得票数 3
我在R中运行简单的线性模型(Y~X)，其中我的预测器是一个分类变量(0-10)。然而，这个变量不是正态分布的，并且没有一种可用的转换技术是健康的(例如log，sq等)。因为数据不是负面的/正面的倾斜，而是到处都是。我知道对于lm，结果变量(Y)必须是正态分布的，但预测因子也需要正态分布吗？如果是，任何关于如何做到这一点的建议都将是非常受欢迎的。
此外，由于我正在查看的数据有两个组，患者和对照组(正如您可以猜到的，我对组的差异感兴趣)，我是否必须查看数据是在两组内正常分布还是在两组之间总体分布？
谢谢。
浏览 1提问于2012-07-29得票数 1
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对于一个简单的回归模型，我们可以使用残差图来检查线性模型是否适合建立我们的预测器和我们的响应之间的关系(通过检查残差是否随机分布)。
然而，当我们有多个预测器和一个响应时(即对于多元线性回归模型)，是否有类似的方法来检查线性回归是否适用？
浏览 1提问于2020-02-03得票数 0
1回答
机器学习的r和PCA解释
、、、
我参加了课程中的实用机器学习，我对其中一项任务感到困惑。我想要非常清楚的是，我不是在发帖，因为我希望有人给我答案--我只想让帮助理解正在发生的事情。
我们正在学习PCA和预处理。我的理解是，PCA全部是试图将多个共线性变量合并成一个因子，而PCA算法试图在使用最少的变量数的情况下找到这些变量的最佳线性组合。例如，如果我有5个高度相关的变量，PCA可能会发现，仅仅在一个组合中使用其中的4个就可以解释最大的方差。然后，当你进行训练时，它会应用任何变量和系数的组合是一个单一的预测器，而不是单个变量(对吗)？
我很难理解幕后所发生的事情。例如，在一个讲座中，数据集中有58个变量(第58是DV)，我们试
浏览 4提问于2015-08-12得票数 2
我正在运行一个有序回归模型。我有8个解释变量，其中4个是绝对变量('0‘或'1')，4个是连续变量。在此之前，我希望确保没有多重共线性，所以我使用了方差通货膨胀因子(来自汽车包装的vif函数)：
mod1<-polr(Y ~ X1+X2+X3+X4+X5+X6+X7+X8, Hess = T, data=df)
vif(mod1)
但是，其中一个变量的VIF值为125，并发出以下警告：
警告消息:在vif.default(mod1)中:没有截获: vifs可能不合理。
但是，当我将我的因变量转换为数值(而不是一个因子)时，用线性模型做同样的事情：
mod2<
浏览 12提问于2020-09-08得票数 1
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这是我的清单
mylist <- list(setosa = iris,versicolor = iris, virginica = iris)
我必须使用filter dplyr函数。但是参数应该是map感兴趣的列表元素的名称，因为我的列表要大得多：
map(mylist, ~ .x %>% filter(Species == 'name_of_(.x)_element_list')
我试着做这样的事情，但是没有效果：
map(mylist, ~ .x %>% filter(Species == {{names(.x)}})
有什么帮助吗？
浏览 35提问于2021-06-02得票数 2
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问题
(1)在下面命名为‘model 1’的示例代码中，fit模型的分类公式是什么？(这是公式A，B还是两者都没有？)
( 2 )“model1”是如何确定== 1对2类的？
公式A:类(物种{1:2})= (-31.938998) + (-7.501714 * PetalLength) + (63.670583 * PetalWidth)
公式B:类(物种{1:2})= 1.346075e-14 + (5.521371e-04 * PetalLength) + (4.485211e+27 * PetalWidth)
用例
使用R来拟合/训练一个二进制分类模型，然后解释
浏览 3提问于2016-06-02得票数 0
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我试图使用anova_test包中的rstatix函数对一个不平衡的双向anova进行一个事后特别分析。我需要迭代地运行这个自定义测试，因为我有~26个响应(y)变量。我的第一步是创建与group和treatment相关的所有group变量的模型。我成功地做到了这一点，创建了一个包含26个模型的列表：
models <- map(data[,y1:y26], ~(lm(.x ~data$group*data$treatment)))
现在来了我被困住的部分。迭代地引用这些模型。我想为我拥有的每个y变量运行以下代码：
group_by(group) %>%
anova_test(y
浏览 3提问于2020-05-15得票数 2
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如何访问dplyr::mutate_at正在处理的列名 比方说，我们想要将数据框中的一列转换为具有存储在单独列表中的级别的因子。 df <- data.frame("C1"=c("A","B","C"), "C2"=c("D","E","F"))
df
C1 C2
1 A D
2 B E
3 C F
lst <- list("C2"=c("F","E","D"), "
浏览 17提问于2020-07-21得票数 2
1回答
关于我的问题我什么也没看到。当我看到许多模型示例时，我想如何再次使用在数据上创建的模型？一点点代码会告诉你我想要什么：
这里是基本的gapminder许多模型的例子。
library(gapminder)
gapminder
by_country <- gapminder %>%
group_by(country, continent) %>%
nest()
country_model <- function(df) {
lm(lifeExp ~ year, data = df)
}
by_country <- by_country %>
浏览 0提问于2018-03-15得票数 4
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我正在尝试用ggplot为20个数据框("df1“- "df20")创建绘图，这些数据框包含在一个名为"list1”的列表中。该列表如下所示： list1 <- list(df1, df2, ..., df20) 每个数据框都有两列z和y，我想将它们相互对比： df1
z y
1 6
2 9
3 7 我已经创建了以下代码，该代码也可以工作，但它没有提供从df1到df20的各自标题的绘图： lapply(list1, function(x)
ggplot(data = list1$x) +
geom_line(mapping = a
浏览 23提问于2019-05-08得票数 0
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1回答
这是我的模型：
library(eha)
fit.aft <- aftreg(formula = Surv(time, status) ~ age + sex, data = kidney,
dist = "lognormal")
然而，如果我想使用预测，这就是我所看到的：
predict(fit.aft)
UseMethod中的错误(“预测”)：不适用于"c('aftreg'，‘phreg’)类对象的“预测”方法
谁能让我知道如何使用生存模型来预测。
浏览 7提问于2020-12-14得票数 0
我正在尝试使用map2向列表中的每个数据帧添加一列 这是我的尝试： weather_data <- weather_data %>%
map2(x, y = c("Place1", "Place2", "Place3", "Place4"), ~ x[["Area"]] = y) 这样做的目的是为每个数据帧添加一个标题为"Area“的列。因此，列表中的第一个数据帧将有一个值为"Place1“的列"Area”，依此类推…… 非常感谢
浏览 13提问于2020-06-23得票数 1
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1回答
采用嵌套数据框架和map函数对不同组进行线性回归模型拟合。之后，我想对lm的每一次拟合进行分段回归。
在本例中，diamonds2包含一个列Fit_lm，其中包含每个组的lm适配。之后，我想我可以再次使用map应用segmented函数，但是代码没有工作(参见diamonds3)。
不过，如果我将lm和segmented组合在同一个函数中，代码就能工作(参见diamonds4)。
如果可能的话，我想了解为什么map和segmented不能在lm对象上工作？这与map函数的工作方式有关吗？当然，我可以像diamonds4那样做同样的事情，但是由于我已经安装了lm一次，所以这个策略是没有效率的。
浏览 3提问于2020-06-05得票数 0
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我有多个数据格式/标签，结构相同，但内容不同。他们的名字是我唯一能区分他们的方法。其目标是将它们合并为一个数据帧，其中包含一个因子列。原始的数据文件在每小时/度量中有一列，所以首先我想收集所有数据。
假设5到11列的mtcar df是我的小时列。
mt1 <- mtcars
mt2 <- mtcars
mt3 <- mtcars
mt4 <- mtcars
mtlist <- list(m1 = mt1,
m2 = mt2,
m3 = mt3,
m4 = mt4)
req
浏览 7提问于2017-07-28得票数 5
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1回答
我正在努力解释交互模型中的系数。
我正在查看一个包含2个二进制(虚拟变量)的交互模型的结果。我只是想知道我如何解释：- Intercept (一切都在0)？-斜率系数？-相互作用系数？
在标准的多元线性回归中，当x有1个单位的变化时，我们讨论y的变化，保持其他一切不变。我们如何在交互中解释这一点？尤其是因为我的两个变量都是虚拟的？
希望这是有意义的，并提前非常感谢。
浏览 1提问于2019-11-05得票数 1
我刚接触过整洁的eval，并且正在尝试编写泛型函数--我现在正在努力为分类变量编写多个过滤条件。这就是我现在使用的-
create_expr <- function(name, val){
if(!is.null(val))
val <- paste0("c('", paste0(val, collapse = "','"), "')")
paste(name, "%in%", val)
}
my_filter <- function(df, cols, c
浏览 8提问于2018-03-03得票数 8
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我试图在嵌套的数据框架中运行回归。就我的目的而言，我使用的是来自felm包的lfe，因为我有很多固定效果。
如果我使用felm而不是lm重做上面链接中的示例，它在大部分情况下都会正常工作，直到我尝试使用broom::augment为止。
library(tidyverse)
library(broom)
library(gapminder)
library(lfe)
by_country <- gapminder %>%
group_by(continent, country) %>%
nest()
country_felm <- function(da
浏览 5提问于2017-03-07得票数 0
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我一直在研究H2O中负二项式模型的偏差计算(第580/959行)，我很难解释为什么yr或ym为/are为0。
(yr==0||ym==0)?0:2*((_invTheta+yr)*Math.log((1+_theta*ym)/(1+_theta*yr))+yr*Math.log(yr/ym))
偏差计算公式如下(来自)：
就数学而言，除非yr和ym都是0，否则我看不出偏差是0。
有没有人碰巧知道是否有一种特殊情况，当yr和ym都是/are 0时，需要将负二项式的偏差设置为0？
谢谢!
浏览 4提问于2022-08-03得票数 1
1回答
我有以下数据框架：
df<- structure(list(Group.1 = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L,
10L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 1L, 2L, 3L, 4L,
5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L), BLC = c(10.9890294366989, 7.31930466605672,
13.6185172644819, 2.7266530334015, 3.53565114908662, 7.20597804412166,
2.7816411682
浏览 5提问于2022-01-31得票数 1
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我现在正在构建一个线性回归模型。有32个自变量。G3是目标变量。
首先，利用所有自变量建立线性回归模型。这是我得到的结果的一部分：
如您所见，G1和G2都是重要的自变量。但它们之间的相关性是0.8521181。因此，我认为线性回归模型中存在多重共线性。我现在要找出最好的线性回归模型。如何解决多重共线性问题？
浏览 4提问于2018-03-25得票数 0
我是SQL和R的新手。我以前通过Matlab和excel文件做了所有事情。目前，我在R中有一个代码可以将excel文件加载到dataframe中。然而，我感兴趣的是加载每个目录的所有excel文件。因此，我有一个代码来将所有dataframes保存在一个列表中。此外，我将这些dataframes的所有列表保存到另一个列表中。因此，我有一个目录列表，其中的dataframes列表对应于读取excel文件。
我的问题是:是否有一种方法可以用dbWriteTable实现对这个列表列表的应用函数，以便将所有这些都加载到我的postgreSQL数据库中。for循环方法看起来效率很低。
apply(dbW
浏览 0提问于2019-06-14得票数 1
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1回答
采用拟泊松回归的广义线性混合模型，利用惩罚拟似然，即glmmPQL，对模型进行多元正态随机效应拟合。产出如下：
收入变量分为低收入、中低收入、中上收入三大类。在产出中，低收入似乎是参考类别，但我不知道ı应该如何解释和报告这一点。
提前谢谢你。
Linear mixed-effects model fit by maximum likelihood
Data: my_scaled_data
AIC BIC logLik
NA NA NA
Random effects:
Formula: ~1 | country
(Intercept) Residual
Std
浏览 5提问于2021-08-10得票数 0
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在两个数据帧列表之间应用一个函数
、、、、
我有以下数据示例和代码：
lt1 <- list(df1 <- data.frame(V1 = c("a", "b"),
V2 = c("b", "c"),
V3 = c(1, 2)),
df2 <- data.frame(V1 = c("x", "y"),
V2 = c("
浏览 1提问于2022-08-06得票数 1
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我试图用rms软件包从R中的logistic回归中绘制出一个图，但目前我有一个问题:确实，我可以得到图，但是“线性预测器”轴的范围是-2.5到+3，我想知道我是否可以使它从0到1(即Y=1的预测概率的0%到100%之间)。我想我必须提出“lp.at=.”的论点，但我不能自己做，所以我希望有人能帮忙！非常感谢你的回答。
莱昂纳多·弗拉佐尼，医学博士
德格利博洛尼亚大学
浏览 1提问于2015-05-24得票数 3
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我整理的照片，标志着开始和结束的照片组的照片，包括动物感兴趣。成品看起来有点像下面所包含的内容。排序后，我通常使用开始和结束照片作为标记，将感兴趣的照片从每个子文件夹移动到主文件夹中，以便稍后处理。
Primary.Folder | Sub.folder |Start.Image.. |End.Image..
RPU_03262019_05092019 | 100EK113 | 2019-03-26-11-23-46 | 2019-03-26-11-32-02
RPU_03262019_05092019 | 100EK113 |
浏览 0提问于2019-07-24得票数 0
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我正试图为数据帧的每列绘制一个地块。在情节标题中，我想插入列名。但我不清楚如何循环使用这些列名。
`
snp1 <- runif(10,0,1)
snp2 <- runif(10,0,1)
snp3 <- runif(10,0,1)
snp4 <- runif(10,0,1)
pops <- paste('pop',1:10,sep='')
freq<- data.frame(snp1, snp2, snp3, snp4)
rownames(freq) <- pops
`
`freq
snp1
浏览 1提问于2017-12-25得票数 0
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我想迭代R中的两个列表，并使用lapply或purrr的map函数应用一个函数。这段代码显示了我想要使用for循环做的事情。
nums_a <- list(c(1,2,3),c(5,6,7))
nums_b <- list(c(13,42,63),c(75,76,27))
nums_c <- list(NULL)
for (i in seq_along(nums_a)) {
nums_c[[i]] <- nums_a[[i]]+nums_b[[i]]
}
nums_c
[[1]]
[1] 14 44 66
[[2]]
[1] 80 82 34
浏览 1提问于2017-12-10得票数 0
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已更新：，我有两个列表，如下所示：
MyList1<-list(c(0,1,1,1),c(1,1,2,0))
MyList2<-list(c(4,5,6,2),c(5,5,2,5))
我想要找到的是最大值的MyList2中的位置，但只有在MyList1中对应的位置>0的情况下。其结果将是：
Result<-list(c(3),c())
为了进一步解释这个结果是从哪里来的，如果您首先将第二个列表子集为MyList1>0，那么您将拥有：
list(c(5,6,2),c(5,5,2))
这两个列表的最大元素为6，仅存在于列表1中：
list(c(6),c())
它在My
浏览 6提问于2022-02-10得票数 2
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我希望使用R的expand.grid全面枚举和研究分层聚类分析的选项。我有一个最后的函数acc，它将取一个矩阵并分析它的性能指标，如精度、精度、F1等，返回一个命名列表(具有准确性、F1等)：我正在寻找的最终输出是一个表，其中列出了所有的超参数组合，并在它们旁边的列中列出了不同的性能度量(准确性、F1、.)。
可以设置组合表，例如
hyperparams = expand.grid(meths=c("ward.D","ward.D2","single","complete","average","mcqu
浏览 1提问于2020-05-08得票数 0
我想知道是否有一种方便的方法来从R中的嵌套数据帧训练多个h2o模型。假设，我们有一个具有以下结构的数据集，我想为每个物种训练一个模型： dataset(iris)
iris_nested<-iris%>%
dplyr::mutate(dataset=dplyr::if_else(sample(1:nrow(iris))<100,"train","val"))%>%
dplyr::group_by(Species,dataset)%>%
tidyr::nest()%>%
tidyr::pivot_wider(n
浏览 15提问于2020-04-27得票数 0
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