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分类变量进行回归分析时的编码方案

R语言中的分类变量在进行回归分析时，通常会进行一些编码设置，最常见的是哑变量设置，除了哑变量，还有其他的很多类型。...比如我们在做逻辑回归时哑变量的设置是如何进行的，重复测量方差分析多重比较中contrast是怎样设置的等。 演示数据 使用hsb2数据集进行演示。...Dummy Coding 哑变量是最常见的分类变量编码方式，它以其中一个类别为参考，其他所有类别都和参考进行比较。...比如，我们设定race中的1为参考，2,3,4都和1进行比较，也就是race=1时，write的均值。...这几种就是常见的R语言中分类变量的编码方式，除了这几个，大家还可以根据自己需要灵活手动设置。 大家以为这套规则只是R语言中独有的吗？并不是，在SPSS、SAS等软件中，分类变量的编码方式也是类似的！

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CA1844：对“流”进行子分类时，提供异步方法的基于内存的重写

它们允许传入任意类型的缓冲区，而无需对数组执行额外的复制。 为了实现这些性能优势，派生自 Stream 的类型必须提供自己的基于内存的实现。...否则，将强制默认实现将内存复制到数组中，以便调用基于数组的实现，从而降低性能。 当调用方传入不受数组支持的 Memory 或 ReadOnlyMemory 实例时，性能会受到影响。...如何解决冲突 修复冲突的最简单方法是将基于数组的实现重写为基于内存的实现，然后根据基于内存的方法实现基于数组的方法。...何时禁止显示警告 如果以下任一情况适用，则禁止显示此规则的警告是安全的： 不需要考虑性能损失的问题。 如你所知，你的 Stream 子类将始终仅使用基于数组的方法。...你的 Stream 子类具有不支持基于内存的缓冲区的依赖项。 另请参阅 性能规则

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了解绘制条形图和折线图的细节

接下来我们就连载其中一个佼佼者的系统性学习五本书的笔记： 下面是YT的分享 上一个笔记是：R基础知识及快速检阅你的数据 第三章 条形图 条形图通常用来展示不同分类下（x轴）某个数值型变量的取值（y轴...本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列的数据框，一列为x轴上的位置，一列为y轴上的对应高度，基于此如何绘制条形图？...ggplot(pg_mean,aes(x=group,y=weight))+ geom_col(fill='lightblue',colour='black') 3.2 绘制簇状条形图 Q:如何绘制基于某些分类变量的簇状条形图...用来分组的变量 #在本例中，也可以把dose算作因子型向量（0.5，1，2） ggplot(tg,aes(x=factor(dose),y=length,group=supp))+ geom_line...操作过程中要指定变量 #设置分组变量 ggplot(tg,aes(x=dose,y=length,group=supp))+ geom_line(colour='darkgreen',size=1.5

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数据处理神器tidyverse（2）ggplot2

几何对象的形式由geom_xxx（）函数定义，基于数据变量的几何对象的属性（位置，大小，颜色）由美学（aes（））函数指定（ 在geom_xxx（）函数中）。...在这里，你可以通过总结每年的预期寿命并将结果输入ggplot而不必定义任何中间变量来对dplyr操作与ggplot2进行一些巧妙的组合。...image 基于变量的更多美学映射 到目前为止，我们只指定了从数据到geom对象的x和y位置美学映射。 但您也可以指定其他类型的美学映射，例如使用变量来指定点的颜色。...但是，如果您想使用数据框中的变量来定义geoms的颜色（或任何其他美学特征），需要将它包含在aes（）函数中。...组合图片 您可以通过添加构面图层来创建由您选择的分类变量（例如“大陆”）分隔的图形的网格（或“构面”）。

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R语言可视化——ggplot图表系统中的形状

ggplot函数的图层理念中，修改局部图层的元素，需要在局部图层内进行设定，这里需要在geom_point（）函数内部进行形状设定。 R绘图系统中存储着的形状符号多达25种： ?...你也可以通过将形状映射指定给一个分类变量，这样不同的形状将会作为分类标识： ggplot(mydata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line...基于以上叙述，这里我想总结两点： 一、关于属性映射的问题（形状、大小、颜色、线条） 形状属性只能通过连续型变量进行映射； 大小属性同时可以指定给连续性变量、离散型变量（软件并不建议）。...颜色变量是所有属性中为数不多的既可以使用离散型变量、又可以使用连续性变量进行映射的属性 二、关于制定属性映射时shape、size、colour（fill）的位置问题。...如果属性是指定给数据集中的变量（无论是连续性还是离散型）的话，那么一定要包含在美学属性之内（aes()）：因为只有包含在aes（）中，软件才能通过在数据集中调用对应变量进行映射。

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关于使用XCOM进行串口通信时乱码的解决方案（正点原子F407教程中遇到的问题）

就开始自己摸索一下，在反复尝试之后，总算是解决了，于是在此分享一下我的方法，希望对遇到相同问题的同学有所帮助。...解决方案         首先检查波特率是不是一样的，波特率不一样的话，也会出现乱码的问题。再重复一遍：波特率 ！！！         ...如果波特率确实一样，其他代码也能运行，就是自己的不能，那就是和我一样的问题了。首先，这应该是格式的问题，所以需要我们到小扳手里面去改一下编码格式。         ...（我是直接在正点原子提供的代码上进行修改，自己写的代码修改编码方式失败了，正点原子原来的代码无法修改，我也不理解，应该也是编码的原因。）         ...然后进行调试，可以修改代码以及发送数据了，也没有乱码的情况！ 希望对大家有所帮助。

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R语言可视化——折线图、平滑曲线及路径图

method中的类型常见的有lm\glm\gam\loess\rlm等,当数据集记录小于1000时,method的默认参数即为loess,大于1000时则为gam。...误差范围的颜色带是可以通过se参数进行控制的,默认se=TRUE,这里设置为se=FALSE。...折线图：geom_line() 以上是直线图的图层函数；它与路径图的唯一区别就是,在连接各点之前,会按照x轴数据对总体升序排列,所以最终的连线是非常清晰的顺序折线,不会存在交叉。...为了更加明显的看出两者区别,我们换一个变量： ggplot(CO2,aes(uptake,conc))+geom_line(colour="steelblue")+geom_point(colour="...加入分类变量后的折线图： ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width,colour=Species))+geom_line()+geom_point(colour=

4.2K100

R语言可视化——ggplot图表中的线条

今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。...当我用以上代码运行的时候，软件报错，提示如上： 图表展示区给出了一个只有坐标系的空白图表； 相信根据英文意思也可以明白怎么回事，因为我们给折线图的X轴映射是一个离散的因子变量，而默认状态下软件会将单条记录都会视作一个分类...，这样肯定是无法出来图表的，而如果是一个连续变量，则会只会当做一个类别进行映射。...,group=Year,colour=Year))+geom_line()+geom_point() #按照年份分组的同时按照年份进行线条的颜色映射 ?...除了折线图（以及路径图，等图层中的线条之外），在theme系统中存在大量的关于线条的属性设置(网格系统、图表边框、轴线、图例系统)，均可以参照以上参数进行设置。

2.4K60

R语言画ROC曲线总结

p=10963 在本文中，我描述了如何在CRAN中搜索用于绘制ROC曲线的包，并重点介绍了六个有用的包。 我使用pkgsearch来搜索CRAN并查看其中的内容。...downloads <- cran_stats(shortList)ggplot(downloads, aes(end, downloads, group=package, color=package)) +geom_line...2005年 以下代码ROCR使用包随附的综合数据集设置并绘制默认的ROC曲线。在整个文章中，我将使用相同的数据集。...: 'gplots'## The following object is masked from 'package:stats':#### lowess # 为单个预测绘制ROC曲线，并对曲线进行着色...evalmod()函数可以很容易地生成各种模型特征的基本图。 ? 2019 ROCit是一个用于绘制ROC曲线和其他二进制分类可视化效果的新程序包 ，并且正在迅速普及。 ?

1.4K10

R 集成算法② bagging

随机森林 概述 随机森林（Random Forest）是一种基于分类树（classification tree）的算法（Breiman，2001）。...，2001），即在变量（列）的使用和数据（行）的使用上进行随机化，生成很多分类树，再汇总分类树的结果。...在处理很大的数据时，它依旧非常高效。随机森林可以处理大量的多达几千个的自变量（Breiman，2001）。 现有的随机森林算法评估所有变量的重要性，而不需要顾虑一般回归问题面临的多元共线性的问题。...随机森林通过袋外误差（out-of-bag error）估计模型的误差。对于分类问题，误差是分类的错误率；对于回归问题，误差是残差的方差。...另外，随机森林中水平较多的分类属性的自变量（如土地利用类型 > 20个类别）比水平较少的分类属性的自变量（气候区类型<10个类别）对模型的影响大（Deng et al.，2011）。

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散点图及数据分布情况

： 第五章 散点图 5.1 绘制基本散点图 5.2 使用点形或颜色属性对数据点进行分组 5.3 使用不同于默认设置的点形 5.4 将连续变量映射到点的颜色或大小属性上 5.5 处理图形重叠问题 5.6...Q：如何基于某个变量（分组变量）对数据点进行可视化分组，并用不同的形状或颜色属性表示？...，将分类变量进行映射 ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn,size=weightLb,colour=sex))+ geom_point(aes(...，而不是基于响应变量y的 #以下MASS包中的biopsy为例 biopsy_mod % mutate(classn = recode(class, benign = 0,...", colour = "black") + facet_grid(race ~ ., scales = "free") #将分组变量对应在fill中，此时分组必须是因子或者时字符型向量 #一定要加上

7.9K10

只会logistic和cox的决策曲线？来看看适用于一切模型的DCA！

这是基于dca.r/stdca.r实现的一种通用方法，不过我在原本的代码上做了修改，原代码会在某些数据集报错。...我给大家演示一遍基于stdca.r的方法，给大家开阔思路，代码可能不够简洁，但是思路没问题，无非就是各种数据整理与转换。...而且很定会有人对默认结果不满意，想要各种修改，下面介绍的这个方法非常适合自己进行各种自定义！..../000files/stdca.R") # 原函数有问题 # 构建一个多元cox回归 df_surv$cancer <- as.numeric(df_surv$cancer) # stdca函数需要结果变量是...实现方法，这里就以二分类变量为例，生存资料的DCA也是一样的，就是需要一个概率而已！

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样本分布不平衡，机器学习准确率高又有什么用？

前面无论是用全部变量还是筛选出的特征变量、无论如何十折交叉验证调参，获得的模型应用于测试集时虽然预测准确率能在90%以上，但与不基于任何信息的随机猜测相比，这个模型都是统计不显著的 （这一点可能意义也不大...而通常我们关注的是占少数的样本，如是否患病，我们更希望能尽量发现可能存在的疾病，提前采取措施。 因此如何处理非平衡样品是每一个算法应用于分类问题时都需要考虑的。...，它们相当于把决策阈值推向了ROC曲线中的”最优位置” (这在Boruta特征变量筛选部分有讲)。...基于模拟数据的样本不平衡处理 这里先通过一套模拟数据熟悉下处理流程，再应用于真实数据。采用caret包的twoClassSim函数生成包含20个有意义变量和10个噪音变量的数据集。...GBM也是效果很好的集成学习算法，可以处理变量的互作和非线性关系。机器学习中常用的GBDT、XGBoost和LightGBM算法（或工具）都是基于梯度提升机（GBM）的算法思想。

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92-R可视化24-与ggplot图例较劲

legend 内容进行操作，其实这个我也在[[86-R可视化18-自定义分类或连续数据坐标轴文本]]提过： p <- ggplot(data = cell_reduction_df) + geom_point...transparent")) + guides(color = guide_legend(direction = "horizontal")) image.png 5-改变图例顺序 其实不只是图例，aes 中设定的属性都可以进行排序...scale_color_discrete("Seasons:") + guides(color = guide_legend(override.aes = list(size = 6))) 其中aes 中设置了分类变量...，R 会默认设置为guide_legend() ： 而连续变量则使用guide_colorbar() : 我们也可以将连续变量修改为分类的样子： ggplot(chic, aes(x...问题来了 在[[89-R可视化21-利用aplot拼图实现类似热图注释柱效果]] 中我提到过，下面这个图： 这样的好处是，注释柱可以堆叠在一起，比较节约空间；但是，不同类型的色块柱的图例却会“缝合”在一起

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【ML】OpenAI科学家一文详解自监督学习

每个输入图像首先随机旋转90度的倍数，分别对应于[0∘，90∘，180∘，270∘]。模型经过训练可以预测应用了哪种旋转角度，从而得出4类分类问题。...然后通过计算特征和简单的算术来定义补丁之间的关系。 着色 着色可以用来完成强大的自监督任务：训练模型以对灰度输入图像进行着色；确切的任务是，将该图像映射到量化的色彩值输出上的分布。...研究表明，此类生成模型的潜在空间可以捕获数据中的语义变化；比如在人脸上训练GAN模型时，一些潜在变量与面部表情，是否戴眼镜，性别不同等因素相关。...常见的流程是，在一个或多个带有未标记视频的pretext任务上训练模型，然后提供该模型的一个中间特征层，在基于动作分类、分段或对象跟踪的下游任务对模型进行微调。...视频着色 Vondrick等提出将视频着色作为一种自监督学习课题，从而产生了丰富的表示形式，可用于视频分割和未标记的视觉区域跟踪，而无需进行额外的微调。

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一文详解自监督学习

每个输入图像首先随机旋转90度的倍数，分别对应于[0∘，90∘，180∘，270∘]。模型经过训练可以预测应用了哪种旋转角度，从而得出4类分类问题。...然后通过计算特征和简单的算术来定义补丁之间的关系。 着色 着色可以用来完成强大的自监督任务：训练模型以对灰度输入图像进行着色；确切的任务是，将该图像映射到量化的色彩值输出上的分布。...研究表明，此类生成模型的潜在空间可以捕获数据中的语义变化；比如在人脸上训练GAN模型时，一些潜在变量与面部表情，是否戴眼镜，性别不同等因素相关。...常见的流程是，在一个或多个带有未标记视频的pretext任务上训练模型，然后提供该模型的一个中间特征层，在基于动作分类、分段或对象跟踪的下游任务对模型进行微调。...视频着色 Vondrick等提出将视频着色作为一种自监督学习课题，从而产生了丰富的表示形式，可用于视频分割和未标记的视觉区域跟踪，而无需进行额外的微调。

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手把手教你R语言随机森林使用

欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍随机森林是常用的非线性用于构建分类器的算法，它是由数目众多的弱决策树构建成森林进而对结果进行投票判断标签的方法...随机森林用于分类器的算法过程，随机切分样本，然后选择2/3用于建模，剩余1/3用于验证袋外误差；随机选择特征构建决策树，每个叶子节点分成二类；根据GINI系数判断分类内部纯度程度，进行裁剪树枝；1/3数据预测...，在做线性的算法分类模型时候需要对数据标准化，降低不同单位带来的影响。...area_worst（MDA = 24.52%）多元回归分析筛选相关特征上述22个特征在建模过程还是偏多，可以通过多元回归分析筛选与响应变量（分类变量）最相关的自变量。...该处没有对自变量进行标准化，本来是要做的，但考虑到每个指标所含有的临床学意义，就使用了原始值。

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