机器学习流程 source: https://mlr3book.mlr-org.com/images/ml_abstraction.svg
这个部分其实很早之前就完成了,只是一直放在文件夹中吃灰,一直没有发的原因可能是我自己也没有吃透,最近也没什么可更新的内容,就想办法更新完mlr3的学习笔记吧。
小陈回来了,之前和大家介绍了很多与孟德尔随机化和全基因组关联研究有关的方法,接下来的时间里,我会带大家系统地学习如何使用R语言的”mlr3”进行机器学习的相关研究,希望能给大家带来帮助。
众所周知,tidymodels目前还不支持一键绘制校准曲线!相同类型的mlr3也是不支持的!大家多去github提issue,加速对校准曲线的支持!
param_set储存了学习器的一些参数范围,定义等内容 涉及的内容为算法的一些参数
变量选择(特征选择,feature selection) ,是机器学习领域非常重要的问题,到底哪些变量是有用的,哪些是不重要的,可以删除的,怎么选才能提高模型表现,理论非常复杂,实在不是一个临床医生能完全掌握的,以下简单介绍下,感兴趣的自己看书,后续会推一些相关R包的使用教程。
R语言做机器学习的当红辣子鸡R包:mlr3和tidymodels,之前用十几篇推文详细介绍过mlr3
随着临床预测模型的愈加火爆,越来越多的医生/医学生开始搞临床预测模型,但其实这个东西已经很老了,并不是什么新鲜的东西。
在“mlr3”包中,Task主要就是指学习任务,它可以直接从data.frame(),data.table()和Matrix()这三种数据对象中创建。这里,“mlr3”主要提供7种学习任务,包括:
在对mlr3学习的过程中,有一个问题一直萦绕在我的心头,她就是对象,虽然之前的文章,我们从python的角度介绍了对象。但是突然之前在R语言中也出现了对象,充分说明,对于语言来说,一切皆为对象,事物发展的方向也是对象,所以,单身是发展不久的。
前面介绍了使用tidymodels进行二分类资料的模型评价和比较,不知道大家学会了没?
使用mtcars数据集,建立一个回归任务,使用两个特征预测目标变量mpg(每公里油耗)的值
是金子总会发光,一个未经雕琢的数据,本身的价值也难以得到体现,通过数据预处理,可以让数据展现真正的价值;另外,不同的模型对数据有不同的要求,通过预处理可以让数据符合算法的要求,这样也能提高模型的预测能力。这就是数据预处理的重要作用!
这个词语,翻译是基准测试,一般用于比较多任务、多学习器、不同抽样方案的表现,在mlr3中通过benchmar函数实现
在昨日的推送中,我和大家简单介绍了如何创建与操作task对象,今天咱们接着深入了解一下。
之前的章节中,我们已经建立了task和learner,接下来利用这两个R6对象,建立模型,并使用新的数据集对模型进行评估
有的时候,面对一个有缺失值的数据,我只想赶紧把它插补好,此时的我并不在乎它到底是怎么缺失、插补质量如何等,我只想赶紧搞定缺失值,这样好继续进行接下来的工作。
Task存储着我们机器学习的数据集,因此我们有必要在分析前对其进行可视化分析,从而获取对数据的直观认识。
本期介绍的是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》 一书的第四章——逻辑回归(logistic regression)。逻辑回归是基于概率分类的有监督学习算法,它依赖于直线方程,产生的模型非常容易解释和交流。在其最简单的形式中,逻辑回归被用来预测二分类问题,但算法的变体也可以处理多个类。
这里$is_instantiated是false,这表示,我们没有将采样方法设置再数据集中。同时这里默认的采样比例是0.6667,可以通过下面两种方式更改
我在简书和公众号上已经分享了很多之前学习的数据分析笔记和文章,覆盖了各方面的内容,数据分析方面以后不会再个人分享特别基础的东西了。接下来我会让师弟师妹们定期分享自己的学习过程。
关于临床预测模型的基础知识,小编之前已经写过非常详细的教程,包括了临床预测模型的定义、常用评价方法、列线图、ROC曲线、IDI、NRI、校准曲线、决策曲线等。
原文:R is for Research, Python is for Production
决策树的可视化我们之前介绍过,主要是使用rpart.plot包,视觉效果还是不错的:
之前因工作需要绘制ROC曲线,所以对该曲线的计算细节进行了一番摸索。刚开始我搜索ROC曲线一般跟机器学习相关联,导致我对它的概念有了曲解,理所当然地以为它只是一个用于机器学习的分类器评估标准,所以在绘制曲线前应当使用逻辑回归等模型对数据建模分析。实则不然,ROC曲线适用于任何判断0-1类型(真假、成功失败等二分类)响应结果阈值分割效果的评估。这个道理我在2018年前后是不懂的,当时一想到画ROC、计算AUC就懵逼。
Python-bloggers https://python-bloggers.com/
R语言临床预测模型系列,从入门到进阶,目前已更新20+篇优秀推文,所有数据和代码均可免费获取,持续更新中,欢迎订阅。
很多人都开始用tidymodels了,但是很多人还没意识到,tidymodels目前还不支持一键绘制校准曲线!相同类型的mlr3也是不支持的,都说在开发中!开发了1年多了,还没开发好!
这里是林小编的新模块 ~ 一直想系统学习一下 R 语言关于机器学习的应用,主要从算法和 R 包的角度出发,并把自己的学习笔记分享出来,希望大家可以批评指正,一起交流,主要参考书是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr[1]》,本书涉及两个非常重要的 R 包为 mlr 和 tidyverse,感兴趣的读者可以先行安装:
函数类型示例 : 下面的函数类型 表示的函数 , 返回值为空 , 参数为 int 类型的 ;
矢量数据是通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间几何位置的数据,主要是点、线、面,在ArcGIS中也成要素类。
今天给大家演示下caret做决策树的例子,但其实并不是很好用,还不如之前介绍的直接使用rpart,或者tidymodels,mlr3。
今天看到官网论坛上宣布,QIIME 2 2023.7 版本现已发布!计划的下一个QIIME 2版本计划于2023年9月发布(QIIME 2023.9),本次更新是一个小的版本更新,更新频率挺高,不过还是有一些改变的,一起来看下!qiime2团队的目标真的是星辰大海,这是全世界科研工作者合作的力量,重命名为“扩增子发行版”,这意味着宏基因组版本很快将到来!
在上期 KNN 算法介绍 的最后,我们指出:使用最初用来训练模型的数据进行预测的方式来评估模型性能是不合理的。本期将以上期的内容和数据为基础,介绍交叉验证的方法来评估模型性能、如何选择参数 k 来优化模型等内容。
Redis是一个使用内存技术,NoSQL,键值缓存及存储,也可以保存到磁盘。它专为受信任环境中的受信任客户端设计,自身没有强大安全功能。这里是Redis官方网站的引用:
ROC曲线是评价模型的重要工具,曲线下面积AUC可能是大家最常见的模型评价指标之一。
mongodb11天之屠龙宝刀(八)聚合函数与管道:sql与mongodb聚合函数对比 原文连接:直通车
mongodb11天之屠龙宝刀(八)聚合函数与管道:sql与mongodb聚合函数对比 MongoDB 聚合 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。 基本语法为:db.collection.aggregate( [ , , … ] ) 现在在mycol集合中有以下数据: { "_id" : 1, "name" : "tom", "sex" : "男", "score" : 100, "age
1.loadrunner在win10 中因管理员安装完成之后,进行激活成功教程会出现如下问题
通过对集合进行映射,可以对集合中的每个元素应用相同的操作。例如,让我们在康涅狄格州的每个县运行相同的几何操作:
聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道,每个文档通过一个由多个阶段(stage)组成的管道,可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能,然后经过一系列的处理,输出相应的结果。
之前的文章:刨根问底 | Elasticsearch 5.X集群多节点角色配置深入详解有过解读。本文再参考7.1版本官方文档总结一下:
本文介绍基于PowerShell语言,对文件夹中全部文件的名称加以批量替换、修改的方法。
一、 聚合aggregate 聚合(aggerate)主要用于计算数据,类似于SQL中的sum(),avg(),聚合aggregate是基于数据处理的聚合管道,每个文档通过一个由多个阶段(stage)组成的管道,可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能,然后经过一系列的处理,输出相应的结果。 方法:db.stu.aggergate({管道:{表达式}}),如图:
但是,请记住,Redis旨在供受信任环境中的受信任客户端使用,并且没有自己的强大安全功能。为了突出显示这一点,可以看看这里来自Redis官方网站的引用:
mongoDB有4类操作符用于文档的操作,例如find查询里面会用到的$gte,$in等。操作符以$开头,分为查询操作符,更新操作符,管道操作符,查询修饰符4大类。其中管道操作符是用于聚合管道中的操作符。
文章背景:工作生活中涉及到VBA,时常要将Excel文件保存为.xlsm格式。而在右键新建的可选项中,一般只有.xlsx文件。下面介绍如何在右键新建选项中添加启用宏的工作簿.xlsm。
cmdlet New-Item 将创建新项并设置其值。 可创建的项类型取决于项的位置。 例如,在文件系统 New-Item 中创建文件和文件夹。 在注册表中, New-Item 创建注册表项和条目。
# _id是指定用什么字段分组,需要写成$sex, $sum:1表示此行数据计算为1
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