尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...有时候在开发R包时为了保证正常运行，不得不将依赖包列入Depdens。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...创建一个新的主题 当创建一个新的主题时，从已有主题出发总是好的实践（例如，theme_grey()），然后使用%+replace%替换需要该包的元素。
在过去的一年中，我们一直在努力为Google的开源机器学习框架TensorFlow创建R接口。我们之所以如此关注它，最重要的是TensorFlow为深度学习应用提供了最先进的基础设施。..._=1 在主题演讲中，JJ不仅描述了我们在TensorFlow上所做的工作，而且还深入地讨论了深度学习（深度学习是什么，它是如何工作的，以及它在未来几年可能与R的用户相关的地方，视频搬运自youtube...新的包和工具 TensorFlow的R接口由一套R包组成，它们为TensorFlow提供了各种接口，用于不同的任务和抽象层次，包括： keras – 神经网络的高级接口，主要用于快速实验。...除了TensorFlow的各种R接口之外，还有一些工具有助于训练的工作流程，包括在RStudio IDE中对训练指标的实时反馈： ?...为了解决这个问题，我们提供了多种在云中使用GPU的方法，包括： cloudml包，一个接到谷歌的托管机器学习引擎的R接口。
参考链接： C++ acos() #include #define PI acos(-1) 主要是利用利用数学函数中的反三角函数，但是要注意一定引入math包 arccos
在vue中使highcharts 一般使用方法 data...}, series: [] } ] } }, 但是这种方法如果想在tooltip的格式化中加上unit单位，则无法获取到unit的值...可以修改如下 在mounted 钩子中定义chartOptions0 let vueref = this this.chartOptions0= { colors: ['#00a65a'...month + "-" + day + " " + h + ":" + m + ":" + s +"" result+="" result+="值：
如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值，...则： =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中，ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字，可以根据情况改成是不是空白ISBLANK
一、简介 在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍...采样从原始数据出发为每个缺失值生成初始值以供之后迭代使用，而m则控制具体要生成的完整初始数据框个数，在整个插补过程最后需要利用这m个矩阵融合出最终的插补结果，若m=1，则唯一的矩阵就是插补的结果； method...，缺失值为因变量构建回归或分类模型，以达到预测插补的目的，而参数predictorMatrix则用于控制在对每一个含缺失值变量的插补过程中作为自变量的有哪些其他变量，具体用法下文示例中会详细说明 maxit...0.05，至少在0.05显著性水平下每个参数都具有统计学意义； 4、对5个合成出的数据框在缺失值位置进行融合，这里需要用到新的函数complete，其主要有下面三个参数： data: 前面mice函数输出的结果
预测和置信带 无论是否计算了置信带和预测带，我们都能够用函数predict析取出预测值，不加其他参数，它就只会输出回归值。...Warning信息里提醒我们：这个预测边界不能用来考察我们做回归线所使用的已观测数据。...#Tips：我们采用由4到20这几个数据作为新的x来做出预测情况的图。...Predict()函数里newdata=的参数就是调用新数据的参数；plot()函数里的ylim参数使用range()函数来保证图形全部在范围内；matlines()函数里的lty是设置线型。 A....[1] NA R中所有的基本统计函数都要求输入的参数没有缺失值，或者你明确指定如何处理缺失值。
回归分析是一种非常广泛使用的统计工具，用于建立两个变量之间的关系模型。 这些变量之一称为预测变量，其值通过实验收集。 另一个变量称为响应变量，其值从预测变量派生。...建立回归的步骤 回归的简单例子是当人的身高已知时预测人的体重。 为了做到这一点，我们需要有一个人的身高和体重之间的关系。 创建关系的步骤是 - 进行收集高度和相应重量的观测值的样本的实验。...使用R语言中的lm()函数创建关系模型。 从创建的模型中找到系数，并使用这些创建数学方程 获得关系模型的摘要以了解预测中的平均误差。 也称为残差。...为了预测新人的体重，使用R中的predict()函数。...newdata是包含预测变量的新值的向量。
上一篇文章中介绍了一元线性回归(R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(1)——一元回归分析），然而，在实际操作中，多元性回归会更多见，因为一个响应变量会对应多个解释变量，一种现象常常是与多个因素相联系的...fr=aladdin），我们这里是R语言，重点是介绍怎么使用R语言实现多元线性回归分析。...在交互项的选择方面，原则上需要将解释变量进行组合，建模并参考R-squared项进行选取，使得R-squared变大且参数估计能通过显著性检验的交互项就可以引入回归模型中，该方法适用于解释变量不多的情况...，在实际操作中，往往需要根据行业知识来判断解释变量间的交互作用。...上诉代码表示，将iris数据集的前4列带入lm3回归模型中，预测变量Petal.Length的值，输出结果是150的向量，绘制预测值的散点图。
很多情况下，我们需要使用工作表中的数据来填充组合框，但往往这些数据中含有许多重复值。如何去除重复值并得到唯一值，这是一个永恒的话题，大家也会用到各式各样的方法得到结果。...本文讲解一种技巧，使用Recordset（记录集）来获取唯一值并将其填充到组合框中。 示例数据如下图1所示。在工作表中有一个组合框，需要包含列A中的省份列表，但是列A中有很多重复的省份数据。 ?...单击功能区“开发工具”选项卡中“插入”按钮下ActiveX控件中的“组合框”，在工作表中插入一个组合框，可以看到Excel将其自动命名为“ComboBox1”，如下图2所示。 ?...可以在任何事件或过程中调用它们，例如工作簿打开事件、查询刷新事件或者按下按钮后。 运行或调用过程后，在工作表中单击组合框右侧下拉按钮，结果如下图3所示。 ?...当在Excel中操作时，可以使用两类连接字符串之一。使用第一类连接字符串（即使用Microsoft.Jet.OLEDB），有助于避免向后兼容问题，而且比Microsoft.ACE快3倍。
，eg：y~(x+z+w)^2-x:w可展开为y~x+z+w+x:z+z:w-1删除截距项，eg：表示y~x-1拟合y在x上的回归，并强制直线通过原点I（）从算术的角度来解释括号中的元素。...相反，代码y~x+I((z+w)^2)将展开为y~x+h，h是一个由z和w的平方和创建的新变量function可以在表达式中用的数学函数，例如log(y)~x+z+w表示通过x、z和w来预测log(y)...image.png R方 R方的取值范围是0到1，所以它给出的信息是一个相对的RSE值，计算方式如下。如果R方越接近于1，越是说明RSS即残差平方和足够小。...所以R方与F统计值有很强的关系，可以看作F值的另一种形式。...综合上述，对一个拟合的检验有三种统计量衡量，分别为t,F,和R方，在R中如下图所示： eg： fit<-lm(weight~height,data=women) summary(fit) > summary
逐步回归（或逐步选择）包括在预测模型中迭代地添加和移除预测变量，以便找到数据集中的变量子集，从而产生性能最佳的模型，即降低预测误差的模型。...从没有预测变量开始，然后依次添加最有贡献的预测变量（如前向选择）。添加每个新变量后，删除任何不再提供模型拟合改进的变量（如向后选择）。...我们将使用10倍交叉验证来估计5个模型中每个模型的平均预测误差（RMSE）（参见章节@ref（交叉验证））。 RMSE统计度量用于比较5个模型并自动选择最佳模型，其中最佳定义为最小化RMSE的模型。...Rsquared表示观察到的结果值与模型预测的值之间的相关性。 R平方越高，模型越好。...在我们的例子中，可以看出具有4个变量（nvmax = 4）的模型是具有最低RM的模型 summary(step.model$finalModel) coef(step.model$finalModel,
RSE，反映的是预测值偏离真实值的平均程度。根据自由度做了保守估计。 ? 例如，RSE=3.26，意味着每个市场的预测销售平均偏离真正的model大约3260单位。...如果RSE相对预测值很小，那么表明平均下来，预测值和真实值很接近，那么这个模型fit地就很好。...baseline的设置不影响最后的每个level的值但是影响p值。 因此，不能只是根据单个level的p值判断线性关系是否存在，应该使用F检定。 ?...error term的相关一般在time series中出现的较多。 同时，在比较身高与体重的关系中，如果调查的对象是一家人或者同一个环境中的人的话，也会出现error的相关。 ?...将共线性的变量结合成一个新的变量。
残差的最大值和最小值附近对应的记录则可能是异常值。 由于残差代表预测值和真实值之间的差别，也就是说最大值 351199 表示我们预测的最大误差有 35 万美元之多。...0）越不容易出现，反过来就是此变量的回归系数不为 0 的几率越大，故此变量在整个回归拟合中作用越显著。...对此假设做 F 检验，在 p-value 的置信度下拒绝了此假设，则模型为显著的。 在本例中 p-value: < 2.2e-16，远远低于 0.05，所以模型是显著的。...<- lm(fm.base, train) 重新训练后，得到新的的 Adjusted R-squared: 0.8203，相比之前的有所提高。...", row.names = FALSE) 汇总结果 我们上面使用了不同的算法来对特征选择，我们提交答案的最后结果如下： 结论 这篇文章主要根据实例演示了 R 语言中对于特征变量的处理，缺失值的补充等
image-20200818192935973 当我们需要向之前的模型中添加变量时可以使用updata函数： lm_fit3 <- update(lm_fit2,~....(RSE)和R^2^ 来衡量 可以这样来理解RSE：即使真实的β0，β1已经知道了，根据X来预测Y，平均还会产生RSE个单位的偏离 如果预测的值和实际的值差不多,RSE就比较小;如果预测的远离实际的值,...RSE就会比较大 但是由于RSE是一个绝对值,我们不知道多小的RSE表示模型拟合的比较好,在不同的模型间也不好比较,所以我们需要对RSE进行”标准化“ 如果没有模型，最朴素的预测就是用均值，所以可以使用均值来代替...，p-k个 在p-k个模型中选择一个最优的模型(最小的RSS或者最大的R^2^) 在 中使用交叉验证或者AIC BIC或矫正的R^2^选择最优的模型 需要考虑 个模型，缺点就是每个模型都必须包含上一个变量...，k个 在k个模型中选择一个最优的模型(最小的RSS或者最大的R^2^) 在 中使用交叉验证，或者AIC BIC或矫正的R^2^选择最优的模型 需要考虑 个模型 使用methods=backward
在R中给出的方法是F检验，原假设为:两个变量之间的线性关系不显著，即 H0:β1=0 当给定显著性水平为α时，如果检验结果的p值小于α，则拒绝原假设，说明模型反映的线性关系显著;反之不拒绝原假设。...9.1.3R语言实现 在R语言中，使用lm函数可以非常容易地求出回归方程，用它来拟合线性模型，可以进行回归、方差分析和协方差分析。...方法二： 第二种方法是在回归模型的结果上使用plot命令，进行误差的诊断检验 > par(mfrow=c(2,2)) > plot(lm.reg) ?...，无论回归系数检验还是F检验都更加显著(p值变小了)，说明第3个样本可以去掉，最终得到的回归方程是y = 64.554+0.6489x 根据估计方程，给定年龄，预测对应的身高估计值及其取值区间 > age.pre...fit lwr upr 1 84.02034 83.46839 84.57228 在置信水平0.95(即默认值)下，当年龄为30时，身高的预测值为84.02034，预测区间为 [83.46839,84.57228
” 写 在前面 相信在Windows中使用 Python 和 R 小伙伴为数不少，虽然 Python 和 R 并不挑平台，但是总还有一些情况 Linux 版本更有优势，这些情况包括： R 在 Linux...中使用并行计算包 Parallel 更快，因为 R 可以直接调用 Linux 内核中的 fork 功能复制 N 个“一摸一样”的线程，但是在 Window 中，fork 并不被支持，想要创建多线程，就必须先创建一个主线程...体现在使用过程中，我们可以在 Linux 中直接使用 mcapply 进行多线程操作，但是在 Windows 中，我们必须提前创建 worker，然后再初始化，然后才能调用多线程函数。...然后我们再单独安装 R。 首先我们在开始菜单中点击 Ubuntu，调出 Linux 命令行。如果我们是第一次运行 WSL，那么会被提示建立一个新的账号： ?...你已经成功在 Linux 子系统中创建了一个 Jupyter 服务器并且在 Windows 中直接访问了！ 安装 R （Linux） 大猫强烈推荐使用微软的 Microsoft R Open。
右下角为预测为负实际也为负的样本，称为真负例，简写为TN。混淆矩阵中的数字表示基于指定阈值进行决策所产生的性能值。...在R语言中，函数lm()用来进行线性回归。首先用训练集生成分类器，并预测训练集的结果，与真实结果统计出混淆矩阵。...R 5 64 用训练好的分类器，预测测试集的结果，并结合测试集的真实标签，统计混淆矩阵。...使用包pROC分别绘制训练集和测试集的ROC曲线，并计算出相应的AUC值。...从图上可以直观看出，训练集上，ROC曲线更靠左上角，并且AUC值也更大，因此我们建立的线性分类器在训练集上的表现要优于测试集。 图上还有一条过(0,0)和(1,1)的直线，代表随机判断的情况。
我们给出了基于在多个工作表给定列中匹配单个条件来返回值的解决方案。本文使用与之相同的示例，但是将匹配多个条件，并提供两个解决方案：一个是使用辅助列，另一个不使用辅助列。 下面是3个示例工作表： ?...图3：工作表Sheet3 示例要求从这3个工作表中从左至右查找，返回Colour列中为“Red”且“Year”列为“2012”对应的Amount列中的值，如下图4所示的第7行和第11行。 ?...VLOOKUP函数在多个工作表中查找相匹配的值（1）》。...解决方案2：不使用辅助列 首先定义两个名称。注意，在定义名称时，将活动单元格放置在工作表Master的第11行。...D1:D10 传递到INDEX函数中作为其参数array的值： =INDEX(Sheet3!
在某个工作表单元格区域中查找值时，我们通常都会使用VLOOKUP函数。但是，如果在多个工作表中查找值并返回第一个相匹配的值时，可以使用VLOOKUP函数吗？本文将讲解这个技术。...最简单的解决方案是在每个相关的工作表中使用辅助列，即首先将相关的单元格值连接并放置在辅助列中。然而，有时候我们可能不能在工作表中使用辅助列，特别是要求在被查找的表左侧插入列时。...图3：工作表Sheet3 示例要求从这3个工作表中从左至右查找，返回Colour列中为“Red”对应的Amount列中的值，如下图4所示。 ?...B1:D10"),3,0) 其中，Sheets是定义的名称： 名称：Sheets 引用位置：={"Sheet1","Sheet2","Sheet3"} 在公式中使用的VLOOKUP函数与平常并没有什么不同...B:B"}),$A3) INDIRECT函数指令Excel将这个文本字符串数组中的元素转换为单元格引用，然后传递给COUNTIF函数，同时单元格A3中的值作为其条件参数，这样上述公式转换成： {0,1,3
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
