尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...有时候在开发R包时为了保证正常运行，不得不将依赖包列入Depdens。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！
9.4岭回归及R实现 岭回归分析是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，它是通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法...R的核心程序包MASS中有专门用于岭回归分析的函数lm.ridge()，其调用格式为 lm.ridge(formula, data, subset, na.action,lambda = 0, model...许多广泛应用的统计模型都属于广义线性模型，如常用于研究二元分类响应变量的Logistic回归、Poisson回归和负二项回归模型等。一个广义线性模型包含以下三个部分: ①随机成分。...",pch="*") > abline(0,1) #添加直线y=x，截距为0，斜率为1 若假设上例中的索赔次数服从负二项分布，在R中应输入指令: > library(MASS) > attach(dat...AIC为60.45，残差Null deviance为16.6831，小于泊松i口]归拟合的残差值，说明负二项分布的广义线性模型更加稳定，但从回归系数的显著性上看，泊松回归拟合的变量系数更加显著。
几个包的介绍： 包 优点 缺点 nlme 这是一个比较成熟的R包，是R语言安装时默认的包，它除了可以分析分层的线性混合模型，也可以处理非线性模型。...lme4 lme4包是由Douglas Bates开发，他也是nlme包的作者之一，相对于nlme包而言，它的运行速度快一点，对于睡觉效应·随机效应的结构也可以更复杂一点，但是它的缺点也和nlme一样...2、R语言案例 数据来源：一个传统的裂区数据来说明不同软件包的用法，这个数据oats是在MASS包中，是研究大麦品种和N肥处理的裂区试验，其中品种为主区，肥料为裂区。...在R语言中我们使用mgcv包中的lmer函数来完成这项工作。首先载入faraway包以便读取psid数据集，然后加载mgcv包，再将年份数据中心化以方便解释模型，最后用lmer函数进行建模。...如果认为随机效应只影响模型截距，那么固定效应回归模型可以用下面的公式 5、ASReml-R包 它的功能很强大，用在这里有些杀鸡用牛刀的感觉。
逐步回归（或逐步选择）包括在预测模型中迭代地添加和移除预测变量，以便找到数据集中的变量子集，从而产生性能最佳的模型，即降低预测误差的模型。...计算逐步回归 有许多函数和R包用于计算逐步回归。 这些包括：stepAIC（）[MASS包]，由AIC选择最佳型号。...提供了一个简单的工作流程，可以使用跳跃和MASS包执行逐步选择。...我们将使用10倍交叉验证来估计5个模型中每个模型的平均预测误差（RMSE）（参见章节@ref（交叉验证））。 RMSE统计度量用于比较5个模型并自动选择最佳模型，其中最佳定义为最小化RMSE的模型。...Rsquared表示观察到的结果值与模型预测的值之间的相关性。 R平方越高，模型越好。
FCOS回顾 简单来说，FCOS是直接预测到box上下左右四条边的距离**(l,t,r,b)**进行box回归的。考虑到box内不会全部都是物体本身，因此设置box的中心点外扩一定的范围作为正样本。...测试使用的时候，会将center-nessmap和classification分支直接相乘用以过滤负样本。 ?...既然获得目标的重心，和FCOS一样，特征图上，上下左右括1.5倍，每个实例有9∼16个正样本像素， 这样做的优点是1；解决正负样本不平衡，优点2：mass center不准的时候，更多的候选区域，会帮助网络训练找到更优秀的点...这里的nms中的iou不是对mask求iou，而是获取mask的最小外接矩形的IOU，估计是为了加速才这么设计的。...结语 本文介绍了anchor free 目标检测的杰出代表FCOS的推广版本Polar IOU，用来做实例分割，是一个非常有借鉴意义的尝试。
R包，是R语言安装时默认的包，它除了可以分析分层的线性混合模型，也可以处理非线性模型。...2、lme4包 lme4包是由Douglas Bates开发，他也是nlme包的作者之一，相对于nlme包而言，它的运行速度快一点，对于睡觉效应·随机效应的结构也可以更复杂一点，但是它的缺点也和nlme...二、多水平模型案例分析 案例一： 1、首先导入数据，查看一下数据的结构 数据来源：一个传统的裂区数据来说明不同软件包的用法，这个数据oats是在MASS包中，是研究大麦品种和N肥处理的裂区试验，其中品种为主区...在R语言中我们使用mgcv包中的lmer函数来完成这项工作。首先载入faraway包以便读取psid数据集，然后加载mgcv包，再将年份数据中心化以方便解释模型，最后用lmer函数进行建模。...：MASS包中的mvrnorm()函数 mvrnorm(n,mean,sigma) measure.1 measure.2 measure.3 1 25.31761 20.89468 34.65525
R语言提供大量函数用于回归分析，在平时的学习和工作中，最常用的就是多元线性回归，下面我将简单介绍如何在R中进行多元回归分析。 1....模型对比 在R中你可以使用anova()函数来比较不同的拟合模型，在这里我们比较去掉自变量drat后的模型与原模型的优劣。...交叉验证 在R中你可以使用DAAG包里的cv.lm()函数来进行K折交叉验证，使用方法如下： # K-fold cross-validation library(DAAG) #加载R包 cv.lm(data...在R中，常用的函数就是“MASS”包里的stepAIC()函数,它是依照赤池信息准则（AIC）进行筛选的。...# 逐步回归 library(MASS) #加载R包 fit <- lm(mpg ~ hp + drat + wt, data=mtcars) #构建模型 step <- stepAIC(fit, direction
不相关或部分相关的特征可能会对模型性能产生负面影响。 在这篇文章中，您将会了解自动特征选择技术，您可以使用scikit-learn在Python中准备机器学习(所使用的)数据。 让我们开始吧。...数据中不相关的特征会降低许多模型的精确度，特别是线性算法和逻辑回归等线性算法。 在对数据建模之前执行特征选择的三个好处是： 减少过度配合：减少冗余数据意味着根据噪音(noise)作出决定的机会减少。...下面的例子使用针对非负特征的chi平方（chi ^ 2）统计测试来从皮马印第安人糖尿病数据集发病中选择4个最佳特征。...下面的例子使用了逻辑回归算法的RFE来选择前3个特征。算法的选择并不重要，只要它是熟练和一致的。...如果您正在寻找关于特征选择的更多信息，请参阅以下相关文章： 使用Caret R软件包进行特征选择 提高特征选择准确性并减少训练时间 特征选择介绍 使用Scikit-Learn在Python中进行特征选择
我们载入MASS包中来自威斯康星乳腺癌患者的数据集。目的是确定活检结果是良性还是恶性。研究人员使用细针抽吸(FNA)技术收集样本并进行活检以确定诊断(恶性或良性)。...数据处理 这个数据集包含在R的ElemStatLearn包中。加载所需的包和数据集。也可以找我们的工作人员领取。...我们使用glmnet包构建岭回归模型。...首先尝试print()函数，它会显示非零系数的数目，解释偏差的百分比和相应的λ值。程序包中算法的默认计算次数是100，但是如果两个λ值之间的百分比增加不显著，则算法将在100次计算之前停止。...这个λ值应该是0.08789，但是为了简单起见，我们可以在测试集上尝试0.1。 在这一点上，一些图表非常有用。让我们看一下包中的默认图表。
p=11386 在这篇文章中，我将从一个基本的线性模型开始，然后尝试找到一个更合适的线性模型。...结合 看到泊松回归可用于防止负估计，加权是改善离群值预测的成功策略，我们应该尝试将两种方法结合起来，从而得出加权泊松回归。 加权泊松回归 p.w.pois ?...如我们所见，该模型结合了使用泊松回归（非负预测）和使用权重（低估离群值）的优势。...由于我们要使用所有运行的推算而不是单个运行，因此我们将使用fit.mult.impute函数定义模型： ?...此后，我们尝试通过使用Hmisc包估算缺失值来进一步改进模型。尽管生成的模型比初始OLS模型要好，但是它们没有获得比以前更高的性能（R2=0.627）。 那么，最好的模型到底是什么？
更特殊的多元图包括：aplpack包里的faces()可画Chernoff’s face；MASS包里的parcoord()可画平行坐标图（矩阵的每一行画一条线，横轴表示矩阵的每列）； graphics...ICSNP包提供几种数据描述方法，如：spatial.median()估计空间中值，其它的函数估计scatter。 MASS包里的cov.rob()提供更健壮的方差/协方差矩阵估计。...KernSmooth 包里的bkde2D()和MASS包的kde2d()做分箱（binned）或不分箱二维核密度估计。...plsgenomics包做基于偏最小二乘回归的基因组分析。relaimpo包可评估回归参数的相对重要性。...因此，Lasso算法是可以应用到数据挖掘中的实用算法。
logistic回归的公式可以表示为： 其中P是响应变量取1的概率，在0-1变量的情形中，这个概率就等于响应变量的期望。...一般情况下，我们比较关注响应变量取1的情形，将其称为Positive（正例），而将响应变量取0的情形称为Negative（负例）。常见的例子包括生物实验的响应、营销推广的响应以及信用评分中的违约等等。...覆盖率是重要的指标，例如若分类的目标是找出潜在的劣质客户（响应变量取值为1），则覆盖率越大表示越多的劣质客户被找出。 类似地，1-FPR其实就是“负例的覆盖率”，也就是把负例正确地识别为负例的概率。...3）相关R应用包 普通二分类 logistic 回归 用系统的 glm 因变量多分类 logistic 回归 有序分类因变量：用 MASS 包里的 polrb 无序分类因变量：用 nnet 包里的 multinom...逻辑回归我们用glm函数实现，该函数提供了各种类型的回归，如：提供正态、指数、gamma、逆高斯、Poisson、二项。我们用的logistic回归使用的是二项分布族binomial。
书接上回 如果存在着严重的多重共线性，则需要使用合适的方法尽量地降低多重共线性，有两种比较常用的方法： 逐步回归 逐步回归主要分为向前逐步回归（forward）、向后逐步回归(backward)和向后向前逐步回归...具体来讲是，先用因变量与每个自变量都进行回归，选取最优的模型，假如第一步选取的最优模型是Y=α+β1X1+μ；接着在第一步的最优模型的基础上，从剩余的变量X2，X3，X4中每个分别加入到第一步的最优模型中...继续上篇提到的财政收入影响因素的例子： 首先介绍一下step函数的用法，它是属于stats包，使用之前需先加载。...R里MASS包的lm.ridge()函数可以用来做岭估计，其用法与lm()用法类似。...lm.r是属于MASS包的，用法和lm类似 > lm.r<-lm.ridge(revenue~industry+agriculture+construction+consumption+pop+disaster
基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能，然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法，下面做个简要的综述。...KernSmooth 包里的bkde2D()和MASS包的kde2d()做分箱（binned）或不分箱二维核密度估计。...pls包提供偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归；ppls包可做惩罚偏最小二乘回归；dr包提供降维回归方法，如....plsgenomics包做基于偏最小二乘回归的基因组分析。relaimpo包可评估回归参数的相对重要性。...caret包可做分类和回归训练，进而caretLSF包实现了并行处理。kknn包的k-近邻法可用于回归，也可用于分类。
8.6 选择“最佳”的回归模型 8.6.1 模型比较 用基础安装中的anova()函数可以比较两个嵌套模型的拟合优度。...而向前向后逐步回归（stepwise stepwise，通常称作逐步回归 ），结合了向前逐步回归和向后逐步回归的方法，变量每次进入一个，但是每一步 中，变量都会被重新评价，对模型没有贡献的变量将会被删除...MASS包中的stepAIC()函数可以实现 逐步回归模型（向前、向后和向前向后），依据的是精确AIC准则。...全子集回归 全子集回归可用leaps包中的regsubsets()函数实现。...[当n 是观测总数目，k 为n 时，该方法又称作刀切法（jackknifing）]bootstrap 包中的crossval() 函数可以实现k 重交叉验证。
p=11386 在这篇文章中，我将从一个基本的线性模型开始，然后从那里尝试找到一个更合适的线性模型。...结合 看到泊松回归可用于防止负估计，加权是改善离群值预测的成功策略，我们应该尝试将两种方法结合起来，从而得出加权泊松回归。...加权泊松回归 p.w.pois 如我们所见，该模型结合了使用泊松回归（非负预测）和使用权重（低估离群值）的优势。确实，[R2[R2该模型的最低价（截断线性模型为0.652 vs 0.646）。...由于我们要使用所有运行的推算而不是单个运行，因此我们将使用fit.mult.impute函数定义模型： # compute new weightsplot.linear.model(fmi, fmi.preds...此后，我们尝试通过使用Hmisc包估算缺失值来进一步改进模型。尽管生成的模型比初始OLS模型要好，但是它们没有获得比以前更高的性能（[R2= 0.627[R2=0.627）。
参数介绍: Object:指定模型的对象，如模型lm; Scope:指定变量选择的上下界，下界为需要出现在最终模型中的变量组，上界为所有考虑添加到模型中的变量组，若只设置一个公式，则R语言默认其为上界...岭回归法的思想是:对系数的个数设置约束，并使用不同的算法来拟合模型，以缓解数据内部的多重共线性所带来的方差变大等问题。...岭回归的目的就是寻找使RSS最小时的参数估计，在R中，包MASS中的函数lm.ridgc(可以满足要求，函数的基本书写格式为: Im.ridge(formula, data, subset, na.action...lasso的目的就是寻找使RSS最小时的参数估计，在R语言中，包lars中的函数lasr()可以满足要求，其函数的基本书写格式为: lars(x, y，type = c("lasso", "lar",...，"so"表示进行lasso回归，"lar表示进行最小角回归,"foward. sgewse表示进行极小向前逐段回归，"epis"表示进行遂步回归，默认值为"lasso"; Trace:逻辑值，指定是否打印函数运行过程中的详细信息
因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响 控制A时，B对y的影响 控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。 一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。...本例中，假定四个处理组通过怀孕时间来预测出生体重的回归斜率都相同。ANCOVA模型包含怀孕时间X剂量的交互项时，可以对回归斜率的同质性进行检验。...> library(multcomp) 载入需要的程辑包：mvtnorm 载入需要的程辑包：survival 载入需要的程辑包：TH.data 载入需要的程辑包：MASS 载入程辑包：‘TH.data
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