开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在R. Iris数据集示例中使用ifelse函数基于分层分界点创建新变量

在R. Iris数据集示例中，使用ifelse函数基于分层分界点创建新变量的目的是根据某个特定的条件对数据集中的值进行分类或转换。

ifelse函数是R语言中的条件语句函数，它的基本语法是： ifelse(condition, true_value, false_value)

其中，condition是一个逻辑条件，true_value是当条件为真时返回的值，false_value是当条件为假时返回的值。

在R. Iris数据集示例中，可以使用ifelse函数基于分层分界点创建新变量来对花瓣长度（Petal.Length）进行分类。假设我们希望将花瓣长度小于等于2.5的样本标记为"短"，大于2.5且小于等于4.5的样本标记为"中等"，大于4.5的样本标记为"长"。

代码示例：

# 加载iris数据集
data(iris)

# 创建新变量petal_length_category
iris$petal_length_category <- ifelse(iris$Petal.Length <= 2.5, "短",
                                     ifelse(iris$Petal.Length <= 4.5, "中等", "长"))

# 查看新变量
head(iris)

这段代码首先加载了iris数据集，然后使用ifelse函数根据分层分界点对花瓣长度进行分类，并将结果存储在新变量petal_length_category中。最后，使用head函数查看新变量的前几行。

这样，我们就成功地基于分层分界点创建了新变量petal_length_category，用于表示花瓣长度的分类。这个新变量可以在进一步的数据分析和可视化中使用。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云主页：https://cloud.tencent.com/
云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库 MySQL 版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
人工智能平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ailab
云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
区块链服务（Tencent Blockchain）：https://cloud.tencent.com/product/tencent_blockchain

相关搜索:使用循环函数在python中创建基于两个不同数据帧的新数据帧写出更好的重复性excel公式使用mysql选择多行如何在PHP中使用域名代替本地主机IP VFY: register1 v4类型2，招聘17 事件页面上的错误:未知的块标记项目当我使用bootstrap css时，工具提示在完整日历中不起作用如何从Spring Boot代码中读取Gitlab (.gitlab-ci.yml )环境变量？如何在Python中使用子文件夹的公共变量文件？如何处理模板文字中的无关空格

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

我们在这个问题上使用的算法是：二元逻辑回归Naive Bayes算法决策树随机森林数据集的描述:该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...head(heart)当我们想查看和检查数据的前六个观察点时，我们使用head函数。...pred1<-ifelse(pred<0.6,"No","Yes")# 训练数据的准确性acc_tr从训练数据的混淆矩阵中，我们知道模型有88.55%的准确性。...线性混合效应模型实战案例R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合...（SAT）建立分层模型使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLMR语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型SPSS中的多层（等级）线性模型Multilevel

9490 0

《机器学习》学习笔记（四）——用Python代码实现单变量线性回归、多变量线性回归；数据评估之交叉验证法、留出法、自助法

专栏链接：《机器学习》学习笔记目录一、单变量线性回归提出问题分析问题解决方案模型评价二、多变量线性回归 1：基于LinearRegression的实现 2：基于成本函数和梯度下降的实现...([[0],[10],[14],[25]]) 将待预测的数据放置在一个矩阵(或列向量)中，可以批量预测多个数据结果根据判别函数，绘制拟合直线，并同时显示训练数据点。...在通过训练数据得出了判别函数后，对于新的数据，如何评估该假设函数的表现呢？可以使用与训练数据不同的另一组数据（称为检验/测试数据）来进行评估。R方就是用来进行评估的一种计算方法。...二、多变量线性回归在之前的但变量线性回归实验中，披萨价格仅与直径有关，按照这一假设，其预测的结果并不令人满意(R方=0.662)。...1：基于LinearRegression的实现与单变量线性回归类似，但要注意训练数据此时是(是训练数据条数，是自变量个数)，在本例中，是5x2的矩阵：xTrain = np.array([[6,2],

2.7K1 1

LCE：一个结合了随机森林和XGBoost优势的新的集成方法

具体来说，LCE 基于级联泛化：它按顺序使用一组预测器，并在每个阶段向输入数据集添加新属性。新属性来自预测器（例如，分类器的类概率）给出的输出，称为基础学习器。...在生成树的过程中，将每个决策节点处的基学习器的输出作为新属性添加到数据集（例如，图 2 中的 XGB¹⁰(D¹)）来沿树向下传播提升。预测输出表明基础学习器正确预测样本的能力。...Bagging 通过从随机抽样中创建多个预测变量并替换原始数据集（例如，图 2 中的 D¹、D²）以简单多数票聚合树来降低方差。LCE 在每个节点中存储由基学习器生成的模型。对于缺失数据的处理。...以下示例说明了在公共数据集上使用 LCE 进行分类和回归任务。还显示了包含缺失值的数据集上的 LCE 示例。 Iris 数据集上的这个示例说明了如何训练 LCE 模型并将其用作预测器。...使用每个变量 20% 的缺失值对 Iris 训练集进行了修改。

1.1K5 0

R语言进行机器学习方法及实例（一）

机器学习一般步骤收集数据，将数据转化为适合分析的电子数据探索和准备数据，机器学习中许多时间花费在数据探索中，它要学习更多的数据信息，识别它们的微小差异基于数据训练模型，根据你要学习什么的设想，选择你要使用的一种或多种算法...R代码：使用class包的knn函数，对于测试数据中的每一个实例，该函数使用欧氏距离标识k个近邻，然后选出k个近邻中大多数所属的那个类，如果票数相等，测试实例会被随机分配。...test) #m:由函数OneR()训练的一个模型；test：一个包含测试数据的数据框，该数据框和用来创建分类器的训练数据有着相同的特征；该函数返回一个含有预测的类别的向量 library(RWeka)...使用R包RWeka中JRip()函数，是基于Java实现的RIPPER规则学习算法 m<JRip(class ~ predictors,data = my data) #class：是mydata...p <- predict(m , test) #m：由函数JRip()训练的一个模型；test：一个包含测试数据的数据框，该数据框和用来创建分类器的训练数据有同样的特征；该函数返回一个含有预测的类别值的向量

3.2K7 0

【干货】Python无监督学习的4大聚类算法

无监督算法的数据没有标注，这意味着只提供输入变量（X），没有相应的输出变量。在无监督学习中，算法自己去发现数据中有意义的结构。...而在无监督学习中，输入是基于特征分离的，预测则取决于它属于哪个聚类（cluster）。重要术语特征（Feature）：用于进行预测的输入变量。...为无监督学习做准备在本文中，我们使用Iris数据集（鸢尾花卉数据集）来进行我们的第一次预测。该数据集包含150条记录的一组数据，有5个属性——花瓣长度，花瓣宽度，萼片长度，萼片宽度和类别。...我们在Python中使用sklearn Library来加载Iris数据集，并使用matplotlib来进行数据可视化。以下是代码片段。...Python中的t-SNE聚类实现，数据集是Iris数据集：这里Iris数据集具有四个特征（4d），它被变换并以二维图形表示。类似地，t-SNE模型可以应用于具有n个特征的数据集。

9.4K6 0

KNN算法原理及应用

（3）将这些特征向量连同标记一并送入机器学习算法中，训练出一个预测模型。（4）然后，采用同样的特征提取方法作用于新数据，得到用于测试的特征向量。...Demo数据集--kNN分类 1: 库函数导入 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import...plt.ylim(yy.min(), yy.max()) plt.title("3-Class classification (k = %i)"% k) plt.show() 当k=1的时候，在分界点位置的数据很容易受到局部的影响...数据集划分不能将所有数据集全部用于训练，为了能够评估模型的泛化能力，可以通过实验测试对学习器的泛化能力进行评估，进而做出选择。因此需要使用一个测试集来测试学习器对新样本的判别能力。...使用 scikit-learn 提供的 GridSearchCV 工具, 配合交叉验证法可以搜索参数组合 x, y = load_iris(return_X_y=True) # 分割数据集 x_train

1651 0

ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

stat可以向数据集添加新变量。将几何映射到这些新变量是可能的几何体：是指绘制来表示数据的几何对象；每个geom控制我们创建的打印类型。...通常，我们可以省略data=和mapping=，而不是在gglot()调用中指定默认数据集和映射，还可以在AES(x变量，y变量)中使用基于位置的匹配。我们也可以省略这一层。...在下面的代码中，我们创建一个新的plot对象p5，并使用coord_cartesian()更改X和Y轴的限制以放大到感兴趣的区域。...使用facet_grid(公式)在栅格中绘制多个图数据根据两个或多个变量分成亚组，facet_grid(公式)函数用来生成grid faceting。...~y)网格分面，分别使用来自iris数据集的萼片宽度与萼片长度的先前散点图。

5K2 0

【Scikit-Learn 中文文档】决策树 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

其目的是创建一种模型从数据特征中学习简单的决策规则来预测一个目标变量的值。例如，在下面的图片中，决策树通过if-then-else的决策规则来学习数据从而估测数一个正弦图像。...由于训练决策树的数据点的数量导致了决策树的使用开销呈指数分布(训练树模型的时间复杂度是参与训练数据点的对数值)。能够处理数值型数据和分类数据。其他的技术通常只能用来专门分析某一种变量类型的数据集。...如果某些类在问题中占主导地位会使得创建的决策树有偏差。因此，我们建议在拟合前先对数据集进行平衡。 1.10.1....iris 数据集上训练的上述树的 graphviz 导出示例; 其结果被保存在 iris.pdf 中: >>> import graphviz # doctest: +SKIP >>> dot_data...在该示例中，输入X是单个实数值，并且输出Y是X的正弦和余弦。 ?

1.6K5 0

阿榜的生信笔记7—R语言的综合运用1

* Sepal.Width)：这段代码使用了mutate函数，将test数据集中新增一个名为new的列，该列的值为Sepal.Length×Sepal.Width。...4、补充两个知识点：select()函数是用于从数据框（data.frame）或数据集（dataset）中选择特定的列。...filter()函数是用于从数据框（data.frame）或数据集（dataset）中筛选出符合特定条件的行。...5、函数的运用 # 连续的步骤 # 1.多次赋值，产生多个中间的变量 x1 = select(iris,-5) x2 = as.matrix(x1) x3 = head(x2,50) pheatmap...）之外的所有列，然后将结果转换成矩阵（as.matrix），接着再选出前50行（head函数），最后使用pheatmap包中的pheatmap函数绘制热图。

6460 0

R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

，升序，可以认为x[order(x)]=sort(x) ifelse()R语言是向量化的，ifelse()可以遍历所有因子并避免使用循环，根据前面我们知道，循环调用函数次数超级多的话会让时间明显变长。...group <- ifelse(iris$Petal.Length < 4,1,2)高级一些的话，ifelse()还可以嵌套使用。...在以行和列转换和汇总表格数据方面，非常有用，包括选择行，过滤列、排序行，增加新列和汇总。...重要的函数包括： select() 和 rename() 基于名字选择列(变量) filter() 基于值过滤行(cases) arrange() 重新排序行 (cases) mutate() 和 transmute...()创建新列, 例如, 通过已有变量，调用函数增加新的变量 summarise() 汇总数值 group_by() 分组观察值，分开和合并 sample_n() 和 sample_frac() 随机抽样

1.8K2 0

Day07 生信马拉松-数据整理中的R

, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #R中的修改必须要赋值，不赋值=没发生 test 2.4 连续步骤的不同方法 2.4.1 多次赋值，产生多个中间的变量 x1...(i>0,"+",ifelse(i<0,"-","0")) ####case_when函数的应用--优先选择!!...apply 处理矩阵或数据框 #apply(X, MARGIN, FUN, …) # 其中X是数据框/矩阵名； ### MARGIN为1表示行，为2表示列，FUN是函数 ### test<- iris...…)函数--参数与自定义函数相似 4.2.1 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) 4.2.2 批量画图 lapply(1:4, function(i){ plot...### ggplot2 分面相关设置（facet）详解 7.一些实操中的便捷函数 7.1 match() 函数 load("matchtest.Rdata") x y ## 把y的列名正确替换为x里面的

2190 0

生信马拉松 Day7

#一些准备工作，做一个示例数据 test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] rownames(test) =NULL # 去掉行名，NULL是“什么都没有” test 2.1...)) #从大到小 #这个函数写列名不加引号，可以先写上数据集名称然后tab出列名，再删去数据框名字，防止写错 identical(a$Sepal.Length,test$Sepal.Length) #...#新增列名为new，值为Sepal.Length * Sepal.Width的一列 2.4 管道符 #原始代码 x1 = select(iris,-5) #选择除了第5列的iris数据集 x2 = as.matrix...(x1) #转matrix x3 = head(x2,50) #只要前50行 pheatmap::pheatmap(x3) #画热图 #使用管道符%>%的代码 iris %>% select(-5...[,1])==iris[,1] #这是用unique的第2种方法 2.如何把数据框某列的“ ”转换为NA iris$Species[iris$Species=='']=NA 3.如何删除多余的信息 #这里示例数据中

2360 0

R编程（三：运算符、控制语句、基本函数）

我们可以创建一个空列表，让每次循环输出的值作为一个元素添加到列表中。使用 do.call 语句我们可以对列表进行 cbind ，将其拼接在一起。...abs(b) } # 调用函数 # sum_abs(-3, 2) # 返回5 也可以定义不需要任何输入值的函数，直接调用在function中不设定参数 hello <- function(){...TRUE } hello() ★function 中定义的变量为局部变量，因此只能在函数内调用，在外部调用会显示无目标值。” ★变量被函数调用后发生的变化只会发生在返回值上，而变量本身数值不变。...即通过某个函数计算某变量，该变量本身数值并不会改变。” 使用函数当一个代码需要重复使用三次及以上，就该考虑使用函数或者循环。...(x2, "up", ifelse(x1, "down", "no")) # 5.统计x的重复值个数 table(x) sum(table(x)) # 6.将x添加到deg数据框中，成为新的一列 deg

7921 0

R语言实现模型的评估

在R语言中构建模型，有很多包进行了模型的封装。那么模型的评估在R中也有对应的包ipred。此包利用了bagging和boosting算法进行对模型的的评估。...在这里我们介绍下这两个算法的区别：1）样本选择上：Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的；Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化...所谓间接分类模型，就是将数据集分为三种类型的变量:用于预测类的变量(解释变量)、用于定义类的变量(中间变量)和类成员变量本身(响应变量)。...中间变量是在解释变量的基础上建模的，响应变量是在中间变量上定义的。...bootstrap基于偏差校正的bootstrap。

1.7K3 0

R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集|附代码数据

本练习问题包括：使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分：k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means聚类法将数据集聚成3组。...使用R中的鸢尾花数据集k-means聚类讨论和/或考虑对数据进行标准化。...iris数据集的层次聚类分析左右滑动查看更多 01 02 03 04 PCA双曲线图萼片长度~萼片宽度图的分离度很合理，为了选择在X、Y上使用哪些变量，我们可以使用双曲线图。...（SAT）建立分层模型使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 SPSS中的多层（等级）线性模型...）高维变量选择的分类模型案例 R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分

1.6K0 0

2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

-（2）用多次嵌套避免中间变量不直观，且容易出错； ——设置彩虹括号，可以在多层嵌套时看清楚哪个括号和哪个括号是一对： options -- code -- display --use rainbow...，产生多个中间的变量 x1 = select(iris,-5) #取iris除了第5列的所有列 x2 = as.matrix(x1) x3 = head(x2,50) #取x2的前50行 pheatmap...(k1,"down",ifelse(k2,"up","no")) table(x) 6. for循环 for (i in x ) {某段代码/某种操作} 注：x 是环境中真实存在的变量，i 只是循环里的代称...” -（4）第四步：把宽数据变成长数据 Q：一定要先单独学会某个函数/某个包才能应用它吗？...使用转换好的数据画图 #数据转换好就可以画图了 library(ggplot2) p = ggplot(pdat,aes(gene,count))+ geom_boxplot(aes(fill =

3.6K8 0

R语言贝叶斯模型预测电影评分数据可视化分析

相关视频文章创建了五个新的特征变量，包括电影类型、导演获奖情况、电影票房、评论数量和影评人数量等，并分析了这些变量对电影评分的影响。...范围数据集为回顾性观察性研究的结果，该研究使用随机抽样方法从电影获得代表性样本。由于随机抽样方法被应用于数据收集，结果应该可以推广到目标人群。数据预处理创建五个新的特征变量。...因此，我们可以使用tidyr包的collect函数将所有5个新创建的变量放到单个列中。 movies_ed <- gath7) 然后我们创建一个箱线图。...结论事实上，imdb_rating具有最高的后验概率，并且我们五个新创建的变量中有两个不包括在最佳模型中，这是需要改进的。...：贝叶斯估计与模型比较 R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言使用

2691 0

R语言基础5（绘图基础）

geom_bar(mapping = aes(x = cut)) ggplot(data = diamonds) + stat_count(mapping = aes(x = cut)) #统计变换使用场景...2、搜索画图代码 3、仿制示例数据 4、套代码，调整细节玩转字符串 str_length() length()#向量里面元素的个数 str_split() str_sub(x,5,9)#提取5-9的元素...##筛选行列 select() filter() # 连续的步骤 # 1.多次赋值，产生多个中间的变量 x1 = select(iris,-5) x2 = as.matrix(x1) x3 = head...#x是数据框或者矩阵 #margin为行则是1，margin为列是2; #fun为函数 #apply(test,2,mean) #对test的每一列求平均值 sort(x) #对x从小到大排序 head...#对列表向量中的每个元素实施相同的操作 lappy(1:4,rnorm) 两个数据框的连接 #inner_join：取交集 #full_join：全连接 #left_join：左连接 #right_join

3287 1

SciPyCon 2018 sklearn 教程（上）

稍后，我们将使用一个名为鸢尾花（Iris）的流行数据集 - 在许多其他数据集中。...除此之外，我们将基于上一节中的matplotlib示例构建，并展示如何可视化数据的一些示例。...分层意味着我们在测试和训练集中保持数据集的原始类比例。...六、监督学习第二部分：回归分析在回归中，我们试图预测连续输出变量 - 而不是我们在之前的分类示例中预测的标称变量。...将 PCA 降维用于可视化考虑数字数据集。它无法在单个 2D 绘图中可视化，因为它具有 64 个特征。我们将使用sklearn示例中的示例提取 2 个维度用于可视化。

1.1K1 0

全局变量结构（一）

全局变量结构（一）本章描述全局变量的逻辑视图，并概述全局变量是如何在磁盘上物理存储的。全局变量的逻辑结构全局变量是存储在物理InterSystems IRIS®数据库中的命名多维数组。...在应用程序中，全局变量到物理数据库的映射基于当前名称空间——名称空间提供一个或多个物理数据库的逻辑统一视图。全局命名约定和限制全局名称指定其目标和用途。...如果全局名称以“%”开头(但不是“%Z”或“%z”)，则此全局名称供InterSystems IRIS系统使用。%GLOBAL通常存储在IRISSYS或IRISLIB数据库中。...可以使用$BIT函数构造位串。更大的数据集的一部分。例如，对象和SQL引擎将流(BLOB)存储为全局中连续的32K节点系列。通过流接口，流的用户不知道流是以这种方式存储的。...因为无法控制正在使用的字符集，所以保持全局名称和下标更短是很有用的。当对特定引用有疑问时，创建与最长预期全局变量引用长度相等(甚至稍长一点)的全局变量引用的测试版本是有用的。

7513 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭