今天，小编就介绍一个非常优秀的可视化工具-R-sjPlot，接下来，就跟着小编一起来感受下这个包的魅力吧~~今天这篇推文的主要内容如下： R-sjPlot包简单介绍 R-sjPlot包实例演示 R-sjPlot...包简单介绍 R-sjPlot包作为一个优秀的R第三方包，其不仅可以绘制统计分析结果表格，而且还可以可视化统计模型结果，主要绘图函数如下： 绘制回归模型结果(部分)： plot_model()、plot_models...更多其他绘图函数和参数，可参考：R-sjPlot包[1] R-sjPlot包实例演示 这一部分小编选择几个常用的可视化结果进行展示，如下： 「样例一」：plot_model() library(tidyverse...R-sjPlot包的简单例子，希望感兴趣的小伙伴可以看些，更多详细案例和函数参数大家可阅读官网(参考资料[1])即可。...总结 今天小编给大家分享的这个宝藏可视化工具R-sjPlot包 ，不仅可以绘制出定制化的可视化作品，而且对一些统计表格更是绘制出自己喜欢的风格，希望可以给大家以后绘图提供不一样的绘图选择。
大家在分析临床数据和流调数据的时候指定在为各种模型，表格构建煞费苦心。今天就给大家介绍一个解决这些问题的R包sjPlot。此包不仅可以实现三线表的绘制，同时可以进行模型结果的可视化展示、评估。...首先我们看下包的安装： install.packages("sjPlot") install.packages("rstanarm")##贝叶斯回归模型 接下来通过实例来看下其主要的功能： ##主要包的载入...那么如何进行查看，赋值，具体每个变量的标签如下： 或者包中的函数get_label(efc)["c160age"]也可以获得变量的标签。...它是由美国社会心理学家李克特于1932年在原有的总加量表基础上改进而成的。...该量表由一组陈述组成，每一陈述有"非常同意"、"同意"、"不一定"、"不同意"、"非常不同意"五种回答，分别记为5、4、3、2、1，每个被调查者的态度总分就是他对各道题的回答所得分数的加总，这一总分可说明他的态度强弱或他在这一量表上的不同状态
，这里小编主要介绍3个优秀的表格制作包，分别为R-DT、R-gt和R-sjPlot，其他表格绘制工具小编也会在这一部分结尾处汇总。...官网[2] R-sjPlot回归模型表格制作 R-sjPlot包之前有介绍过其绘制图表能力(),小编着重介绍其绘制表格的能力。...::tab_model(CSS=**) 更多其他案例大家可参考：R-sjPlot回归表格绘制[3] 当然，除了上面介绍的外，下面小编再汇总列出其他的优秀第三方R包，小伙伴们可自行选择学习哈~如下： R-gtsummary...R-kableExtra R-formattable R-reactable R-flextable R-可视化+表格的”混搭“ 这一部分小编主要介绍如何在可视化绘制(ggplot2体系) 中添加表格内容...表格绘制[4] ggpmisc R-ggpmisc包中绘制表格的函数为stat_fit_tb(),其功能主要是一些统计结果和拟合结果进行表格展示，当然你也可以看下之前介绍的推文(统计绘图 | 一行代码教你绘制顶级期刊要求配图
想象有一张空白的画布，在画布上我们需要定义可视化的数据（data），以及数据变量到图形属性的映射（mapping）。 下面使用数据集 mtcars 作图。...我们首先来探索车重和耗油量的关系，将变量 wt 映射到 x 轴，变量 mpg 映射到 y 轴。...变量 am 在原数据集里是一个数值型变量（取值为 0 和 1），实质上它应该是一个分类变量，因此我们先把它转换为一个二水平的因子。...2.2 横向堆栈条形图 在做流行病学调查时，经常需要在问卷上设置很多选择题。对于一组问题，可以使用 sjPlot 包里的函数 plot_stackfrq( ) 对不同选项的比例进行可视化。...在 R 的应用中，可视化是一个非常活跃的领域，新的包层出不穷。网站 The R Graph Gallery 收集了各种新颖的图形以及相应的示例代码，值得对可视化感兴趣的读者关注。
(持续整理) 数组阈值处理 """ img 为图像数组，同时也是numpy数组 将img数据小于min的都设为min，同时将大于max的都设为max """ img[np.where(img <...0 0\\ \] \[ \Downarrow \] \[ 0 0 0 1\\ 0 0 1 1\\ 0 0 1 1\\ 0 0 0 0 \] arr = np.squeeze(arr) # 从数组的形状中删除单维度条目...，即把shape中为1的维度去掉 y = np.transpose(y,(1,2,0)) # 将数组的轴交换 (0, 1, 2) => (1, 2, 0) """ 出处为写nrrd文件的时候，可以考虑...nrrd的数组存储形式与正常数组维度不一致 """ 绘制模型 from keras.utils import plot_model plot_model(model, "RUnet.png", True...(model, r"C:\Users\fan\Desktop\model.png", True) 效果图 ?
Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.5, random_state=0) 这里我便不做细说了，想要了解的同学可以看一下上一篇博客。...，在我们的任务中，通过不断减小损失函数的值，进而让整个网络尽可能地去拟合它真实的湿度值。...最后一层深度层输出湿度预测值，在MSE损失函数的逼近下，湿度的预测值会愈来愈趋向于真实值。 为了可以更准确的回归数据的真实湿度值，使用的网络层数明显比分类时要更深。...json中,只保存网络结构 # model.save_weights('model.h5') # # # 加载模型用做预测 # json_file = open(r"C:\Users\Desktop\model.json...平均误差在0.0014，可以说是一个很好的结果。 另一方面，我以真实湿度为x轴，预测湿度为y轴绘制了预测数据的散点图。 从图中可以看出预测数据较好的逼近了真实湿度值。
Part1：代码基本和上一小节一样，首先创建一个虚拟的测试用例，x和y之间呈现有一定噪声的线性关系。 ? ?...没有添加任何正则化的多项式回归在测试用例上的均方误差值为167左右，这个误差相当的大，通过绘制出来的拟合曲线也可以看出，这根拟合曲线相对来说非常不规则和陡峭，很明显模型发生了过拟合，因此在测试集上的预测结果非常不好...在LASSO Regression中首先尝试将α的取值设置为0.01。...对于sign函数来说，当θ值大于0的时候取1，当θ值等于0的时候取0，当θ值小于0的时候取-1，这其实非常好理解，因为x的绝对值函数在x大于0的时候为y = x，在x小于0的时候y = -x，我们相当于分情况讨论...的方式，它会沿着一个方向首先走到轴为0的地方，如上图右下角所示，此时梯度的反方向沿着(-1, -1)，走到了y轴之后再在y轴上沿着y轴方向达到0点，此时的方向就是(0, -1)。
引言在机器学习模型中，过拟合和欠拟合是两种常见的问题。它们在模型训练和预测过程中扮演着重要的角色。...这意味着模型在训练数据集上学习了过多的特定细节，以至于在新的、未见过的数据上无法泛化。相反，欠拟合是指机器学习模型在训练数据上和测试数据上都表现较差的现象。...过拟合会导致模型在测试数据上的性能下降，使得模型无法泛化到实际应用场景。欠拟合则会使模型在训练数据上和测试数据上的性能都较差，无法准确预测新数据的标签或类别。...(np.sort(x),y_predict[np.argsort(x)],color='r') plt.show()我们接受训练好的模型poly_reg。...了解过拟合和欠拟合的概念、影响、解决方法以及研究现状和发展趋势，有助于我们在实际应用中更好地应对和解决这些问题。
前言 在面对一些简单的线性问题时。线性回归能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系。但对于复杂的非线性数据问题时。线性回归的效果就大大不如意了。...在多项式中集成了一次方、二次方、三次方、四次方后使用线性回归就能完美拟合数据的非线性关系。...(x),y_predict_mut[np.argsort(x)],color='r') plt.show() ---- sklearn中多项式回归 (LinearRegression) 多项式回归本质上是线性回归...解决办法之一就是对模型进行正则化,惩罚模型中的参数，参数越复杂，惩罚越重。根据在损失函数中加入惩罚项的不同，分为岭回归、Lasso回归、弹性网络（ Elastic Net）。...loss=ωmin2nsamples1∣∣Xω−y∣∣22+α∣∣ω∣∣1 Lasso回归不断使损失函数趋于最小，也使 w 参数向量中个别项变成0，固有特征选择的作用 PolynomialFeatures
在极端情况下，α值等于0的时候，相当于并没有添加正则化项，此时损失函数仅仅包含MSE； 在极端情况下，α值等于正无穷的时候，当然在计算机的表示中没有正无穷这个概念的，可以想象成是一个非常非常大的数，那么此时前面的...Part1：首先生成一组测试用例，这组测试用例的x是在-3.0到3.0之间均匀取值的100个样本，每个样本只有一个特征，相应的y值与x呈现包含一定噪声的线性关系。 ? ?...这个封装的plot_model函数和前面绘制代码在逻辑上是一样的，根据模型绘制出X_plot相应的曲线。...多项式项前面的系数θ值太大了，在原来MSE损失函数的基础上加上了正则化项让这些θ系数值减小。...在之前岭回归对应的那个损失函数中，如果α值非常大的时候，本质就是在优化我们模型正则化那一项，也就是说让所有θi的平方和尽量的小，θ最小值的情况就是都等于0的情况，最终的结果就是这样一根和x轴平行的直线，
整理一下前阶段复习的关于网格搜索的知识： 程序及数据 请到github 上 下载 GridSearch练习 网格搜索是将训练集训练的一堆模型中，选取超参数的所有值（或者代表性的几个值），将这些选取的参数及值全部列出一个表格...： plot_model(X, y, clf) 从上面的界限可视化上来看是处于过拟合的状态，因为在训练数据的时候未设定参数，超参数 max_depth=None 时候，训练数据时候一直到决策树的最底层的叶子节点结束...从上面的复杂度曲线图可以看出，在max_depth=4 的时候 ，训练集和测试集的得分是最接近的，在向右的时候，测试集的得分就呈下降趋势， 虽然此时训练集的得分很高，但训练集的得分下降了，这说明在测试集上模型没有很好的拟合数据...具体代码在程序中，请大家自行阅读。...最后给出网格搜索前后的模型对比示意图：（学习曲线的可视化程序在github 的源码中，请大家自行下载查看 网格搜索练习） 时间关系，写的比较粗糙，请大家多提宝贵意见，我会逐步改进！
岭回归通过在损失函数中添加一个正则化项来解决这个问题，其数学表达式如下：其中，y i y_iyi 是观测值，X i \mathbf{X}_iXi 是自变量矩阵，β \betaβ 是待估计的回归系数，...在您的代码示例中，Pipeline用于将多项式特征生成、数据标准化和线性回归（或其他回归算法）的步骤组合在一起，使其可以一次性执行。...) y_plot = estimator.predict(X_plot) plt.scatter(X,y) plt.plot(X_plot,y_plot,color='r') plt.axis...这种情况下，模型可能会欠拟合，导致在训练数据和测试数据上都表现不佳。通常来说，增加模型的复杂度（例如增加特征数量或增加模型参数）可以减小偏差，使其更能适应训练数据，但可能增加方差。...方差（Variance）：方差是指模型对于不同训练数据集的敏感性，即模型在不同数据集上的预测结果波动程度。当模型具有高方差时，意味着它过于复杂，对训练数据过度拟合。
该文件夹与R脚本文件在同一目录下。...在本文中，p值为上不可能是这样“，因为雌雄间没有差异的概率太低！...因为Female和Male均为因子变量，因此在x轴上可以将Female标准化为0，Male与Female的间距为1，二者体重差值为-6.2137345，那么斜线的斜率可以认为等于-6.213。...我们图形展示一下模型7固定效应： library(sjPlot) plot_model(shrimp.lm.sex.tank.m1bw.interaction,show.values = TRUE)...这实际上违背了样本观察值的独立性原则，同一个家系内的全同胞个体的体重值实际上是由他们亲本所决定。 针对这种情况，我们把家系效应作为随机效应加入模型中。
这是 Transformer 归纳偏差的结果。你可能会想这是 50%，除了在实际部署中几乎每个输入序列都是唯一的，而不是逐字地出现在训练数据中。...usp=sharing 实际上，即使是 GPT 的最初版本，模型的体量很相当可观：在 2018 年，OpenAI 发布了第一代 GPT 模型，从论文《Improving Language Understanding...因此如果上下文长度为 3，原则上我们可以在尝试预测下一个 token 时输入 1 个、2 个或 3 个 token。...因为有 2 个可能的标记，所以每个节点有 2 个可能的箭头。请注意，在初始化时，这些概率中的大多数都是统一的（在本例中为 50%），这很好而且很理想，因为我们甚至根本没有训练模型。...如果在训练期间从未遇到过这些状态，它们的出站箭头不应该是 50% 左右吗？这看起来是个错误，但实际上是可取的，因为在部署期间的真实应用场景中，几乎每个 GPT 的测试输入都是训练期间从未见过的输入。
编辑 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 代码 本文中蓝色字体为外部链接，部分外部链接无法从文章中直接跳转，请点击【阅读原文】以访问。...在这篇文章中，我们将使用德语到英语词汇的数据集作为语言学习抽认卡的基础。 该数据集可以从ManyThings.org网站获得，其中的示例来自Tatoeba项目。...= array(ylist) y = y.reshape(sequences.shape[0], sequences.shape[1], vocab_size) return y # define...optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy') # summarize defined model print(model.summary()) plot_model...谷歌的神经机器翻译系统：弥合人类和机器翻译之间的差距，2016。 神经网络的序列到序列学习，2014。 循环连续翻译模型，2013年。 基于各国的统计机器翻译的连续空间翻译模型，2013年。
包含选择 包含策略很简单，遍历图形，对比 selection 选区矩形和图形的包围盒，判断是否为前者包含后者的关系。 如果是，就放到选中图形集合中。 相比相交的实现，算法不复杂。...（理论上应该做性能测试对比各种实现的，还要考虑用户使用选区的场景，是否会经常出现特定算法的最坏时间复杂度的情形，有空再做吧） 方案2：分离轴定理算法 这个算法挺有意思。...我们在判断选区矩形和图形的 AABB 包围盒是否相交时，其实就已经完成了 基于选区矩形对应的所有分离轴 的投影上是否相交的比较。 接下来我们只要再对图形的边对应的分离轴线投影，去对比就好了。...结尾 矩形相交是分离轴定理相交算法的特殊情况。 我是前端西瓜哥，欢迎关注我，学习更图形编辑器知识。...---- 相关阅读， 几何算法：判断两条线段是否相交 图形编辑器开发：颜色 hex 标准化 图形编辑器开发：一些会用到的简单几何算法 几何算法：矩形碰撞和包含检测算法 在容器内显示图片的五种方案
即图中X、Y轴刻度线间的补充网格，看具体情况使用，方便进一步辅助识别特定数据准确位置； 坐标轴 Axis ?...仅用于x轴属性需单独设置时修改，解释同上 y坐标轴文字属性 Axis text.y 默认可以不修改，自动继承Axis text的属性。...仅用于y轴属性需单独设置时修改，解释同上 坐标轴线属性 Axis line 主要修改X/Y轴的线型Type、宽度Size和颜色Colour 刻度线 Axis ticks 同坐标轴线，可修改X/Y轴的线型...可以修改子标题(Subtitle)和图注(Caption)中的内容。...同时还可以修改文字的属性，如字体家族、样式、大小、颜色和水平位置 编辑结果导出绘图代码 以上面板中可修改上百个参数，并提供几百个属性值的选择。这些要是靠自己记住，那可真是太难了。
Windows操作系统下，运行pydot相关程序时（我的是keras.utils.plot_model)报错，提示没有安装GraphViz，事实上并不都是因为GraphViz没有安装，本文记录错误解决方法...问题复现 操作系统：Win10 keras版本：2.2.4 在Win10系统下（Windows系列都可能出这个问题）keras建立简单的模型，执行 plot_model，报错： import...GlobalAveragePooling2D from keras.layers import Dense import numpy as np from keras.utils import plot_model...import os os.environ["PATH"] += os.pathsep + r'E:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin' A = Input...’ 解决方案：改过来就好了，具体方法如下 在报错的位置找到pydot 找到Dot类 类的开头代码是这样的： class Dot(Graph): """A
PyCaret 库支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型，提升机器学习实验的效率。 ? 想提高机器学习实验的效率，把更多精力放在解决业务问题而不是写代码上？...举例而言，通过评估监督 ML 模型中的目标或者损失函数，PyCaret 的 NLP 模块可以用来调整准确度或 R2 等指标的数值。 模型集成 ensemble_model 函数用于集成训练好的模型。...模型绘制 训练好的机器学习模型的性能评估和诊断可以通过 plot_model 函数来完成，具体而言，将训练模型对象和 plot 类型作为 plot_model 函数中的字符串输入（string input...pycaret.nlp 模块中的 plot_model 函数可用于可视化文本语料库和语义主题模型。 模型解释 数据中的关系呈非线性是实践中常常出现的情况。...测试数据集上特定数据点的解释可以通过『reason』图来评估。如下图所示：在测试数据集上检查首个实例。
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