我正在运行AUCRF,以便在R中进行特征选择,它正在抛出一个错误
> object<-AUCRF(target~.,train)
Error in rank(rf$votes[, as.character(clase)]) : subscript out of bounds
Data "train" is a dataframe,DV-Target is a factor and the all IDVs are integers.
如何纠正此错误
下面是代码:
library("AUCRF")
train<-read.csv
我使用此过程将分类值转换为使用级别的数值,并从reshape2库合并。(为了简洁起见,只显示了两列)
数据
printerM user
RICOH Pam
CANON Clara
TOSHIBA Joe
RICOH Fred
CANON Clark
printers.df <- data.frame(printers=unique(data$printerM))
numbers.df <- data.frame(numbers=1:length(unique(data$printerM))
p
我是R的新手,申请plotting function去看counts of all factors of each factor column。
df
install.packages("gapminder")
library(gapminder)
gapminder %>% head()
########### output ###############
country continent year lifeExp pop gdpPercap
<fct> <fct> <int> <dbl>
给定一个有两列的csv文件,我想绘制条形图,以显示使用iPhone,mac,ipad和android发布的推文数量,按降序使用R。设备名称嵌入文本问题删除文本和绘制条形图。
data <- structure(list(Device = structure(c(1L, 1L, 2L,
3L, 4L, 5L), .Label = c("Twitter for iphone", "Twitter for android", "Twitter for mac", "Twitter for android",
我刚开始学习R,我正在努力学习基础知识。我面临着一个小问题,我在网上找不到解决办法。
我想做的是:为我的data.frame中的所有列编写一个函数以小写,如果它们遵守条件(class = factor)的话
此代码可以工作,但对于我的所有列:
lower = function(x) { data.frame(tolower(as.matrix(x))) }
我需要更多这样的东西,但这行不通:
lower = function (x) {
for (i in 1:length(x)) {
if (class(i)=="factor") {
data
转置R中的data.frame并将其中一列设置为新转置的表头的最佳方法是什么?我已经在下面编写了一种方法来实现这一点。因为我仍然是R的新手,所以我想要一些建议来改进我的代码,以及更像R的替代方案。不幸的是,我的解决方案也有点硬编码(即新的列标题位于某个位置)。
# Assume a data.frame called fooData
# Assume the column is the first column before transposing
# Transpose table
fooData.T <- t(fooData)
# Set the column headings
我正在做一个项目,分析人们参与一系列比赛的投资回报。对于每个比赛,我有一个表,其中包含每个人的排名,另一个表中包含给定排名范围的支出。我想加入这两个表,根据他们的排名为每个人分配支出,但我在考虑如何处理平局时遇到了问题。如果两个人是并列的,那么支付是平均的。我的表有几十万个,所以我想在这个较小的示例中获得正确的过程。 排名表示例: id rank
1 A 1
2 B 1
3 C 3
4 D 4
5 E 4
6 F 4
7 G 7
8 H 8
9 I 9
10 J 10 支出表示例: ra
我尝试使用R中的插入符号包使用简化的KNN模型进行预测,它总是给出相同的误差,即使在这里非常简单的可重复示例中也是如此:
library(caret)
set.seed(1)
#generate training dataset "a"
n = 10000
a = matrix(rnorm(n*8,sd=1000000),nrow = n)
y = round(runif(n))
a = cbind(y,a)
a = as.data.frame(a)
a[,1] = as.factor(a[,1])
colnames(a) = c("y",paste0(