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译文 | 在使用过采样或欠采样处理类别不均衡数据后，如何正确做交叉验证？

但是，这篇文章并没有涉及到我们在实际应用经常出现的问题。例如，如何在不均衡的数据上合理的进行交叉验证。在医疗领域，我们所拥有的数据集一般只包含两种类别的数据， 正常 样本和 相关 样本。...特征与分类器 在 Physionet 上，你可以找到所有关于该研究的原始数据，但是为了让下面的实验不那么复杂，我们用到的是作者提供的另外一份数据来进行分析，这份数据中包含的特征是从原始数据中筛选出来的，...其中一种使用的过采样方法叫做 SMOTE 方法，SMOTE 方法并不是采取简单复制样本的策略来增加少数类样本， 而是通过分析少数类样本来创建新的样本 的同时对多数类样本进行欠采样。...在交叉验证之前使用过采样的确获得很高的精度，但模型已经 过拟合 了。你看，就算是最简单的分类树都可以获得 0.84 的 AUC 值。...如之前所说，更多的数据并没有解决任何的问题，对于使用“智能”的过采样。它带来了非常高的精确度，但那是过拟合。下面是一些关于召回率和真假率指标的结果的分析和总结可以看看。 召回率 ? ? ? ?

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R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资

p=24141 背景 贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力。...数据 数据集网页提供了以下变量描述表： 每周收入（元） 探索数据 与任何新数据集一样，一个好的起点是标准的探索性数据分析。汇总表是简单的第一步。...在这些不确定的时候，贝叶斯模型平均化（BMA）是有帮助的。BMA对多个模型进行平均化，获得系数的后验值和新数据的预测值。下面，BMA被应用于工资数据（排除NA值后）。...# 不包括NA a_ona = na.omt(wae) # 运行BMA，指定BIC作为判断结果模型的标准 BMA(wge ~ ....ge(b_lge, tp.oels) 我们还可以提供模型系数的95%置信区间。下面的结果支持了关于包括或排除系数的决定。例如，在区间包含零，有大量证据支持排除该变量。

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    使用kBET检测批次效应

    ，基于卡方分布看这个随机领域是否混合良好（如上图b中左边和图c所示），因为随机邻域如果具有与完整数据集相同的批次标签分布则能说明混合良好，获得每个邻域的二元测试结果，然后对其进行平均以计算总体拒绝率。...获得每个邻域的二元测试结果，然后对其进行平均以计算总体拒绝率。低拒绝率表明相邻样本的批次标签分布与完整数据集相似，表明重复混合良好。...的r2重复没有通过质控所以被排除 table(anno.qc$individual, anno.qc$replicate) # r1 r2 r3 # NA19098 85 0 57 # NA19101...，可以参考 基因集分析的前世今生（附进行通路富集分析的9个tips） 这篇推文中的gene sampling 和 phenotype permutation summary.kBET 的批次回归和归一化方法，并量化它们在保留生物变异性的同时消除批次效应的程度 得出normalization方法使得表达谱同分布来解决批次效应会下游分析产生不利影响，

    88420

    正则表达式必知必会 - 匹配一组字符

    正如看到的那样，对正则表达式进行测试是很有技巧的。验证某个模式能不能获得预期的匹配结果并不困难，但如何验证它不会匹配到不想要的东西可就没那么简单了。...如果打算进行一次不需要区分字母大小写的匹配，不使用这个技巧也能达到目的。这种模式最适合用在从全局看需要区分字母大小写，但在某个局部不需要区分字母大小写的搜索操作里。...在使用正则表达式的时候，会频繁地用到一些字符区间，如 0~9、A~Z 等。为了简化字符区间的定义，正则表达式提供了一个特殊的元字符：可以用连字符 - 来定义字符区间。...在定义一个字符区间的时候，一定要避免让这个区间的尾字符小于它的首字符，如 [3-1]。这种区间是没有意义的，而且往往会让整个模式失效。...但在某些场合，我们需要反过来做，即指定一组不需要匹配的字符。换句话说，就是排除字符集合里指定的那些字符。不用逐个列出要匹配的字符，如果只是要把一小部分字符排除在外的话，这种写法就太冗长了。

    25420

    贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型

    在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝叶斯模型来构建工资的预测模型。 加载包 在本实验中，我们将使用dplyr包探索数据，并使用ggplot2包进行数据可视化。...默认情况下，lm函数执行完整的案例分析，因此它会删除一个或多个预测变量中缺少（NA）值的观察值。 由于这些缺失的值，我们必须做一个额外的假设，以便我们的推论是有效的。...-wage -brthord, data = na.omit(wage)) ## \[1\] 582.4815 如您所见，从回归中删除出生顺序会减少BIC，我们试图通过选择模型来最小化BIC。...解决这一问题的一种方法是实现贝叶斯模型平均（Bayesian model averaging，BMA），即对多个模型进行平均，从新数据中获得系数的后验值和预测值。我们可以使用它来实现BMA或选择模型。...这通常应用于回归建模中，尽管我们将通过一个仅包含截距项的示例来进行分析。 假设你观察到y的四个数值观测值，分别为2、2、0和0，样本均值y′=1，样本方差s2=4/3。

    1.9K10

    R语言实战（18）—处理缺失数据的高级方法

    你可以忽略矩阵中的警告信息和 NA 值，这些都是方法中人为因素所导致的。表中的相关系数并不特别大，表明数据是MCAR的可能性比较小，更可能为MAR,不过也绝不能排除数据是NMAR的可能性。...如果是不太重要的不太重要的变量上，可以删除，然后再进行正常的数据分析。如果有一小部分数据（如小于10%）随机分布在整个数据集中（MCAR），那么我们可以分析数据完整的实例。...3、推理研究法常常需要创造性和想法，同时还需要许多数据处理技巧，而且数据的恢复可能是准确的（如睡眠的例子）或者近似的（性别的例子）。下一节我们将探究一种通过删除观测来创建完整数据集的方法。...imp 是一个包含m个插补数据集的列表对象，同时还含有完成插补过程的信息。默认m为5。 analysis 是一个表达式对象，用来设定应用于m个插补数据集的统计分析方法。...18.9 小结 在本章中，我们学习了一些鉴别缺失值和探究缺失值模式的方法。学习了产生缺失值的机制，以及分析它们对后续可能产生的影响。同时回顾了三种流行的缺失值处理方法：推理法、行删除法和多重插补。

    2.9K10

    R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

    对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力 背景 下面，贝叶斯信息准则（BIC）和贝叶斯模型平均法被应用于构建一个简明的收入预测模型...brthord 出生顺序 meduc 母亲的教育（年） feduc 父亲的教育（年） lwage 工资自然对数 wage `` 探索数据 与任何新数据集一样，一个好的起点是标准的探索性数据分析。...在这些不确定的时候，贝叶斯模型平均化（BMA）是有帮助的。BMA对多个模型进行平均化，获得系数的后验值和新数据的预测值。下面，BMA被应用于工资数据（排除NA值后）。...# 不包括NA a_ona = na.omt(wae) # 运行BMA，指定BIC作为判断结果模型的标准 BMA(wge ~ . ...ge(b_lge, tp.oels) 我们还可以提供模型系数的95%置信区间。下面的结果支持了关于包括或排除系数的决定。例如，在区间包含零，有大量证据支持排除该变量。

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    R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

    对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力 背景 下面，贝叶斯信息准则（BIC）和贝叶斯模型平均法被应用于构建一个简明的收入预测模型...brthord 出生顺序 meduc 母亲的教育（年） feduc 父亲的教育（年） lwage 工资自然对数 wage `` 探索数据 与任何新数据集一样，一个好的起点是标准的探索性数据分析。...在这些不确定的时候，贝叶斯模型平均化（BMA）是有帮助的。BMA对多个模型进行平均化，获得系数的后验值和新数据的预测值。下面，BMA被应用于工资数据（排除NA值后）。...# 不包括NA a_ona = na.omt(wae) # 运行BMA，指定BIC作为判断结果模型的标准 BMA(wge ~ . ...ge(b_lge, tp.oels) 我们还可以提供模型系数的95%置信区间。下面的结果支持了关于包括或排除系数的决定。例如，在区间包含零，有大量证据支持排除该变量。

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    SAHMI 单细胞宿主-微生物互作分析代码实战

    近四年来，在这个领域又有许多喜人的进展： 实验技术方面：开发出可以同时对宿主单细胞及其微生物测序的新技术。...生信技术方面：开发出基于单细胞转录组数据或联合宏基因组数据分析的新方法，如Nature Computational Science发表的“Denoising sparse microbial signals...可见单细胞、免疫、微生物是基础性比较强的技术领域，如何在这些技术之间找到结合点或融合的地方？是值得我们思考。...仅从单细胞转录组数据，不需要单独做额外的测序，就可以识别细胞亚群特异的胞内微生物丰度情况，得到的经典结果是一张映射微生物丰富的UMAP图，还可以在这个基础上进行其他分析。 这也是异质性的一种扩展。...在这一阶段，必须将所有实际可能的基因组(例如宿主、已知载体等)作为映射参考，或者排除宿主可映射的reads。

    1.3K10

    R语言系列第三期：②R语言多组汇总及图形展示

    事实上，我们在实验中或者调查之后的分析往往希望通过分组比较来获得有统计学意义的结果，因此分组数据在我们平常的工作中更加常见，也更加科学严谨，那么我们就来了解下分组数据的描述。...同时显示多个变量是很有用的。...列表元素的名称通常作为输出结果列的名称。由于函数应用于整个数据框，所以可以选择数据框的子集进行运算，这里是选择了数值变量。...之前我们通过一些作图函数如par()来强行将多个图汇集到一起，但是这里有些函数在显示多组数据时有一些独有的特征。...03 带状图 带状图（stripchart）是最简单但非常有用的一种图，一些分析师称其为点图。带状图可以让我们了解每个点的分布情况，可以很好的排除样本量小的影响。

    1.7K00

    关闭利用Mfuzz包对转录变化的时间趋势进行分析

    Mfuzz简介 Mfuzz是专门的做转录变化的时间趋势分析的方法，核心算法基于模糊c均值聚类（Fuzzy C-Means Clustering，FCM），根据时间趋势分析结果还可以挑选每个趋势分组中具有代表性基因...，如发表在NaTure PLaNTS 杂志的文章：《Jasmonate-mediated wound signalling promotes plant regeneration》。...这里，我们利用数据集：GSE198667，对不同品种小鼠 在变老过程中基因变化的异同点进行时序分析。 1....#thres参数设定阈值，如果某个基因的缺失值（NA）的百分比大于该阈值，则排除该基因 gene.r NA(eset, thres=0.25) #填补缺失值 #上一步骤还遗留了一部分缺失值...，所以需要先进行标准化 #此处标准化实际为归一化，使每个基因/蛋白的平均表达值为零，标准差为1。

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    R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况

    正如你所看到的，我们将同时使用分类和连续变量。 数据清理过程 在处理真实的数据集时，我们需要考虑到一些数据可能丢失的情况，因此我们需要为我们的分析准备数据集。...这个函数向我们展示变量是如何虚拟出来的，以及如何在模型中解释它们。 ? 例如，你可以看到，在性别这个变量中，女性将被用作参考变量。...Embarked中的缺失值，由于只有两个，我们将剔除这两行（我们也可以替换缺失值，保留数据点）。 data\[!is.na(Embarked),\] 在进行拟合之前，数据的清洗和格式化很重要。...这个预处理步骤对于获得良好的模型拟合和更好的预测能力是非常重要的。 模型拟合 我们把数据分成两部分：训练集和测试集。训练集将被用来拟合我们的模型，我们将在测试集上进行测试。...现在我们可以对模型分析偏差表 ? 无效偏差和_残差_之间的差异显示了我们的模型与空模型（只有截距的模型）的对比情况。这个差距越大越好。分析该表，我们可以看到逐一添加每个变量时_残差_的下降。

    2.6K10

    R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

    对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力 背景 下面，贝叶斯信息准则（BIC）和贝叶斯模型平均法被应用于构建一个简明的收入预测模型...brthord 出生顺序 meduc 母亲的教育（年） feduc 父亲的教育（年） lwage 工资自然对数 wage `` 探索数据 与任何新数据集一样，一个好的起点是标准的探索性数据分析。...在这些不确定的时候，贝叶斯模型平均化（BMA）是有帮助的。BMA对多个模型进行平均化，获得系数的后验值和新数据的预测值。下面，BMA被应用于工资数据（排除NA值后）。...# 不包括NA a_ona = na.omt(wae) # 运行BMA，指定BIC作为判断结果模型的标准 BMA(wge ~ . ...ge(b_lge, tp.oels) 我们还可以提供模型系数的95%置信区间。下面的结果支持了关于包括或排除系数的决定。例如，在区间包含零，有大量证据支持排除该变量。

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    手把手教你用pandas处理缺失值

    导读：在进行数据分析和建模的过程中，大量的时间花在数据准备上：加载、清理、转换和重新排列。本文将讨论用于缺失值处理的工具。 缺失数据会在很多数据分析应用中出现。...pandas对象的所有描述性统计信息默认情况下是排除缺失值的。 pandas对象中表现缺失值的方式并不完美，但是它对大部分用户来说是有用的。...当清洗数据用于分析时，对缺失数据本身进行分析以确定数据收集问题或数据丢失导致的数据偏差通常很重要。...处理缺失值的相关函数列表如下： dropna：根据每个标签的值是否是缺失数据来筛选轴标签，并根据允许丢失的数据量来确定阈值 fillna：用某些值填充缺失的数据或使用插值方法(如“ffill”或“bfill...limit：用于前向或后向填充时最大的填充范围关于作者：韦斯·麦金尼（Wes McKinney）是流行的Python开源数据分析库pandas的创始人。

    2.8K10

    R语言绘制森林图

    在Meta分析中森林图比较常见，其主要是是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。...它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是Meta分析中最常用的结果表达形式。 森林图的类型主要包括以下两种： 1....二值变量的森林图 当研究对象为二值变量（如发生与不发生）时，采用RR和OR作为统计学指标。 RR（risk ratio,危险比率）=发生某一事件的人数/观察的总人数。...标准化均数差（standardise mean difference）在每一试验中以不同的测量单位对同一结局描述时，需要进行标准化处理。...最后以菱形所在位置得到总体的评价结果。 以上就是森林图的理论知识。接下来我们介绍其是如何在R语言中实现的。 首先我们需要导入R包forestplot。具体的安装载入不再赘述。

    8.1K30

    贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型|附代码数据

    在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解 工资模型 在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝叶斯模型来构建工资的预测模型。...默认情况下，lm函数执行完整的案例分析，因此它会删除一个或多个预测变量中缺少（NA）值的观察值。 由于这些缺失的值，我们必须做一个额外的假设，以便我们的推论是有效的。...-wage -brthord, data = na.omit(wage)) ## [1] 582.4815 如您所见，从回归中删除出生顺序会减少BIC，我们试图通过选择模型来最小化BIC。...解决这一问题的一种方法是实现贝叶斯模型平均（Bayesian model averaging，BMA），即对多个模型进行平均，从新数据中获得系数的后验值和预测值。我们可以使用它来实现BMA或选择模型。...这通常应用于回归建模中，尽管我们将通过一个仅包含截距项的示例来进行分析。 假设你观察到y的四个数值观测值，分别为2、2、0和0，样本均值y′=1，样本方差s2=4/3。

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    小蛇学python（18）pandas的数据聚合与分组计算

    对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。...它还没有进行计算，但是已经分组完毕。 ? image.png 以上是对已经分组完毕的变量的一些计算，同时还涉及到层次化索引以及层次化索引的展开。 groupby还有更加简便得使用方法。 ?...image.png 你一定注意到，在执行上面一行代码时，结果中没有key2列，这是因为该列的内容不是数值，俗称麻烦列，所以被从结果中排除了。...image.png 以下是按由多个键值构成元组的分组情况 ? image.png 通过这两个操作分析得知，第一行打印出来的是分组所根据的键值，紧接是按照此分组键值或者键值对得到的分组。...函数名 说明 count 分组中的非NA的值的数量 sum 非NA值的和 mean 非NA值得平均值 median 非NA值的算术中位数 std var 标准差，方差 max min 最大值，最小值 prod

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    Alluvial plot 冲积图绘制

    这种图表特别适用于展示数据中的分类如何从一个组别流向另一个组别，例如在分析不同子类型样本中的细胞如何在不同聚类中分布，或者在不同数据集中的细胞如何在不同聚类中分布的情况。...Alluvial plot 通过水平或垂直的流带（ribbons）来表示数据流，这些流带的宽度可以表示数据量或者数据的比例。在R语言中，可以通过ggalluvial包来创建这种图表。...今天在工作中需要绘制这么一张冲积图：将表格形式改成冲积图形式，即菌-代谢产物-基因的联系，其中这张表格展示了不同的肠道菌群（乳杆菌属、埃希氏菌属、梭菌属等）及其相关菌种，并列出了与这些菌群相关的基因或代谢标志物...如：乳杆菌属 (Lactobacillus)：菌种列出了三个乳杆菌属的菌种：Lactobacillus ruminisLactobacillus plantarumLactobacillus paracasei..., NA , NA ), Marker = c( "a,b,c,d,e", "a,b,c,d,e", "a,b,c,d,e", "a, c", "a,b,d", "a

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