我正在尝试使用hmisc从数据集中推导值。我在跟踪this guide。(Hmisc)impute_arg<- aregImpute(~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width + Species, data = iris.mis, n.impute:如何将此
浏览 20提问于2020-01-16得票数 3
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我有一个数据集，由于保密原因，我不能发布。我试图使用aregImpute在Hmisc中计算缺少的值。但是，我得到了一个类似于这样的错误：
aregImpute()中的错误:引导重采样的以下变量的唯一值太少：.“变量”具有以下级别和<5观测值：.考虑使用组参数来平衡引导示例。有人能提供一个使用组参数的aregImpute示例吗?这样我就可以看到组参数是如何在
浏览 3提问于2018-02-22得票数 0
当丢失值超过50%时，我试图比较2R包、missForest和Hmisc在处理丢失值时的性能。我得到的测试数据是这样的：library(missForest)summary(iris.mis)mis1 <- iris.mis在missForest中，它有mixError()方法，允许您将计算精度与原始数据
浏览 1提问于2016-06-14得票数 0
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我们正在寻找像这样的结构来训练R: age，data1，data2，...dataN，操作age、data1、data2、...dataM，其中M可以大于或小于N。
有了完整的数据集，我们可以使用二进制逻辑回归。通过询问部分数据集来计算一个人执行操作的可能性<e
浏览 1提问于2010-11-18得票数 0
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我的问题是如何将推测的数据添加到quakes.missing数据框架中？library(missForest) #load packages
quakes
summary(is.na(quakes.mis
浏览 2提问于2017-01-17得票数 3
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我正在使用Hmisc包中的aregImpute来估算数据集中的缺失值。由于结果不随公式中变量的顺序不变，因此我使用reformM函数生成了许多随机公式排列：该函数返回一个列表我已经查看了帮助文件，但不清楚如何将结果传递给aregImpute。
是否可以传递对象，使aregImpute遍历不同的<
浏览 9提问于2020-05-23得票数 1
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我有一个价值缺失的因素。我知道这个因素值取决于几个日期的组合。kNN似乎不会这么做：imputed <- mice(toimpute)
iter变量1 1在FUN中的错误(newX，i，
浏览 0提问于2016-07-07得票数 3
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在使用aregImpute和impute.transcan执行补偿后，我尝试只选择一个数据框。但是，我无法取回被排除在估算模型之外的变量。有人能告诉我怎么做吗？如果我们使用以下可重现的示例来说明此问题，我如何才能获得包含所有未计算的变量的数据帧，例如Species和id变量？data("iris") library(tidyverse)
浏览 5提问于2021-06-04得票数 0
我有一个包含2列的data.Frame df_final：bookings (缺失数据的279个整数值和86 NA值).10 10 NA.365 365 60
impute_arg <- aregImpute(~ day
浏览 0提问于2019-01-21得票数 0
有趣的是，我在stackoverflow和其他网站上看到了很多关于这个问题的不同答案：
在处理我的训练数据集时，我使用决策树模型估算了某个列的缺失值。所以这是我的问题。使用所有可用的数据(训练和测试)来建立一个用于估算(而不是预测)的模型是否公平，或者当我这样做时，我可以只接触训练集吗？此外，一旦我开始在我的测试集上工作，我必须
浏览 0提问于2017-10-15得票数 7
我刚刚阅读了k-折交叉验证，并意识到我在当前的预处理设置中无意中泄漏了数据。我真的应该根据80%<
浏览 9提问于2018-01-28得票数 11
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我有多个关于多重推算数据集"m“的效用的问题。我所理解的是，老鼠会重复m次数据集中缺失值的计算过程。
1)小鼠是否考虑了前一步的归因，因此每一步都接近最终收敛，或者每一步都是完全独立的？2)如果每个步骤都是相互独立的，那么为了一个估算目的而拥有多个推算数据集的意义是什么？在解释mice的论文中，有一种
浏览 0提问于2018-05-15得票数 1
我已经用鼠标输入了我的数据，但是现在我需要用输入的变量创建一个索引。我希望这个新变量出现在我计算的数据的所有迭代中，以便以后汇集回归结果。我将使用鼠标附带的数据集(nhanes)来解释我的问题 library(mice) m = 5, seed
浏览 17提问于2021-04-30得票数 0
我正在使用来估算R数据帧(bn_df)上的缺失值。代码是这样的：impute_arg <- aregImpute(~ TI_Perc + AS_Perc + 我可以做到，只是不是以一种非常优雅的方式。这是可行的。但必须有一种更有效的方法来实现这一点，而不需要对所有列进行复制
浏览 22提问于2017-02-03得票数 3
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使用mice包，我输入了一个数据集，如下所示：它为每个变量生成5个估算数据集：# 1 2 3 4 5#12 27.4 20.4 27.2 27.2 20.4#21 27.4 27.2 26.3 22.0 30.1
所以我不知道如何选择最好的推算数据例如，对于bmi (如上)，5列中<em
浏览 15提问于2017-04-19得票数 0
我目前有10个估算数据集，一个分类结果变量(序数，三个级别)，一个分类暴露变量，以及协变量的混合(数字，分类，二进制)。我想应用套索方法来选择哪些变量应该包括在最终的多项式logistic回归模型中，但我还没有找到任何关于这个主题的论文，或者提供了如何执行这一操作的R代码。我发现有许多论文表明，如果你有一个二元或连续的结果，而不是一个绝对的结果，那么可以进行哪种程序。有谁有资源吗？非常感谢您抽出时间来
浏览 8提问于2021-07-22得票数 0
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我有25个来自SAS的推算数据集，我将这些数据集转移到R中。我想知道如何让R识别我的推算数据集并执行分析？以下是我目前掌握的一些代码： df<-read.spss("IFS.sav",use.value.label=TRUE, to.data.frame=TRUE) #worked
as.mids(long
浏览 10提问于2021-07-18得票数 0
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比方说，用户可以选择在客户端输入0或将其留空( NA )，但当用户访问我们的数据库时，系统会将一些用户留空的NA更改为0。我已经厌倦了MICE，KKN，PCA方法来进行推算，但这些方法只会将数据</
浏览 4提问于2019-07-18得票数 0
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通过对训练数据的不同子集的预测，可以看出，某些特征子集对大约30%的数据很重要，而对于其余70%的数据来说，不同的子集很重要。有训练数据/持久化集。当目标已知时，这种分离非常容易检测(使用subset1运行一个模型，用subset2运行另一个模型，找到一个模型比另一个模型做得更好的子集)。显然，这在测试数据</
浏览 0提问于2016-04-20得票数 3
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