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R语言可视化——ggplot图表系统中的辅助线

在之前的推送中，曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法，其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。 而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单，非常易于操作。...以上柱形图中，我们如果想要了解五个公司的销售额均值以及单个公司销售额与均值的对比情况，需要在图表中添加一条平均线。...当然这种均值线在分面状态下也是可以添加的。...辅助线在散点图中也是经常使用的一种图表元素，它可以帮助我们对分布形态进行分割和归纳，使得数据分布形态及趋势更加明显。 接下来使用diamond数据集来展示散点图中的辅助线。...像素画处理之后，再加上均值十字线，你可以清晰地看到，数据分布形态中，左下角最为密集。 辅助线的另外一种常见的用途就是在时间序列数据中。

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    在CI流水线中测试Kubernetes部署

    部署Kubernetes集群 如何使用KIND（Kubernetes in Docker）部署低开销、按需Kubernetes集群在CI流水线中测试诸如Helm chart和YAML清单之类的Kubernetes...自动化测试在DevOps中是普遍存在的，我们应该将我们的测试打包，就像我们打包我们的应用程序一样：如果某个测试在我的机器上可靠地验证，那么它在你的机器上也应该同样有效，不管你本地安装了哪些库和工具。...： docker-compose up --exit-code-from test 在CI流水线中测试Kubernetes工件 上面描述的过程对于“容器级别”的测试非常有效。...然而，在许多情况下，我们希望CI流水线执行的测试可以在单个CI工作节点的能力范围内进行管理。下面的部分描述如何在具有容器功能的CI工作节点上创建按需集群。...因此，在Helm chart中包含测试，并提供测试容器给Helm chart的用户是很有意义的。

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    用 Github Actions 在 K8S 中运行 CI 测试

    前面我们介绍了如何使用 KinD 集群来加速 CI/CD 流水线，本文我们将来介绍如何通过 Github Actions 与 K3S 运行你的 CI 集成测试。...Github Actions 如何工作 如果你之前使用过 Travis CI 之类的工具，应该对 Actions 很熟悉了：它们为你提供了一个可以测试你应用程序的环境 - 一般是以服务器的形式，你的代码在一个目录中被...你可能觉得在 CI 环境中安装 Kubernetes 集群不是很好的一个方案： 在服务器上安装 Kubernetes 并不是一个简单的操作 相关的一些组件需要互相通信（kubectl、apiserver...、etcd、kubelet 等），所以可能需要相当长的时间才能让集群运行起来 一般情况下 CI 环境最好在几秒钟内就能启动，所以在 CI 环境中启动一个 Kubernetes 集群似乎不是很合理 比较幸运的是...K8S Github Action 首先，在我们的仓库中的 .github/workflows 文件夹下创建 action 文件，比如 test.yaml，然后在工作流中添加如下所示的步骤： name:

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    最佳实践 | 单元测试+回归测试在SRS代码提交中的实践总结

    一不做二不休， 我就开始着手写单元测试， 顺便再补充个回归测试， 干活就要干全套， 不然就白干了！...大概花了几天的时候系统的学习了GTEST和GMOCK以后， 我就把单元测试写完了， 我心想这事情也没有想象中的难嘛，完全是个脏活累活， 不就是构造一些参数， 逐个函数验证嘛。...从长远看， 单元测试节省了开发者的时间。 搞完了单元测试，接下来就是搞回归测试。...为什么需要回归测试，通俗的说， 只保证了单元的正确性， 但是多个正确的单元有可能错误的结合， 所以我们需要回归测试， 来保证业务逻辑代码的正确性。...这就足够了， 保证了BUG尽量在早期被发现， 提升软件的可靠性。

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    R|生存分析 - KM曲线 ，必须拥有姓名和颜值

    生存分析相关推文： 生存分析和KM曲线：R|生存分析（1） 分析结果一键输出：R|生存分析-结果整理 时间依赖生存分析：R|timeROC-分析 一 载入数据，R包 R-survival包生存分析，R-survminer...可以很容易的发现与文献中的差异，部分可优化点： 1）区分两条线的颜色和legend 2）坐标轴，标题，主题优化 3）Risk table 4）P值，OR值，CI值等注释信息 三 KM曲线“美颜” 1 survminer...呐，线的颜色可以和性别对应起来了，Q1解决！...注意：中位生存时间表示50 ％的个体尚存活的时间，而不是生存时间的中位数！...pval.coord可以调节P值得位置 2）添加COX回归hazard ratio值等相关信息 ###添加HR ,CI ,P res_cox<-coxph(Surv(time, status) ~sex

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    在测试集上训练，还能中CVPR？这篇IEEE批判论文是否合理？

    为了得到一种能产生同样认知编码的计算机视觉系统，这篇论文又把已有目标分类器的输出回归到论文声称的这种人类认知神经编码中。...由于测试集中的试验与训练集样本试验都来自相同的「块」，这相当于在测试时获取了相同静态心理状态，从而「窃取」了训练信息。...因此那篇 CVPR 2017 论文能获得极高的分类准确率，它隐性地在测试集上做训练！ 当我们使用快速事件重新设计实验时，发现用不同图像刺激获得的信号完全是随机的，分类准确率下降到了随机选择。...因此，他们的实验引入了很多噪声，种种完全无关因素导致 EEG 的系统性漂移，并展示在图像中。此外还有外部噪声的干扰，比如空调温度等。...由于图像类是在同一类的块中呈现的，因此网络所要做的就是根据其他偶然要素进行预测，而不是寻找与图像类本身有关系的要素。

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    在测试集上训练，还能中CVPR？这篇IEEE批判论文是否合理？

    为了得到一种能产生同样认知编码的计算机视觉系统，这篇论文又把已有目标分类器的输出回归到论文声称的这种人类认知神经编码中。...由于测试集中的试验与训练集样本试验都来自相同的「块」，这相当于在测试时获取了相同静态心理状态，从而「窃取」了训练信息。...因此那篇 CVPR 2017 论文能获得极高的分类准确率，它隐性地在测试集上做训练！ 当我们使用快速事件重新设计实验时，发现用不同图像刺激获得的信号完全是随机的，分类准确率下降到了随机选择。...因此，他们的实验引入了很多噪声，种种完全无关因素导致 EEG 的系统性漂移，并展示在图像中。此外还有外部噪声的干扰，比如空调温度等。...由于图像类是在同一类的块中呈现的，因此网络所要做的就是根据其他偶然要素进行预测，而不是寻找与图像类本身有关系的要素。

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    R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例

    主题1 在10年之前已被审查，因此我们不知道他们是否在10年之前有此事件-我们如何将该主题纳入我们的估计中？...例如，我们可以根据lung数据中的性别测试是否存在生存时间差异 ## Call:## ## N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V## sex=1...我们可以使用coxph函数拟合生存数据的回归模型，该函数Surv在左侧使用一个对象，而在右侧具有用于回归公式的标准语法R。...plot(ci_fit) 绘制累积发生率  比较组之间的累积发生率  用于组间测试。 例如，Melanoma根据ulcer溃疡的存在与否比较结果。测试结果可以在中找到Tests。...分析芯片数据 5.R语言生存分析数据分析可视化案例 6.r语言ggplot2误差棒图快速指南 7.R 语言绘制功能富集泡泡图 8.R语言如何找到患者数据中具有差异的指标？

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    R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归|附代码数据

    p=11617 在这篇文章中，我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样，得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后，对采样器进行编码，并使用模拟数据对其进行测试 。  ...因此，在Gibbs采样器的每次迭代中，我们从后验绘制出一个完整的矢量 。 模拟 我模拟的 结果向量 。  运行 Gibbs采样器 会生成对真实系数和方差参数的估计。运行了500,000次迭代。...“估计平均值”列是所有1,000个模拟中的平均后验平均值。偏差百分比均小于5％。对于所有参数，95％CI的覆盖率约为95％。 扩展  我们可以对该模型进行许多扩展。...这个想法将贝叶斯线性回归推广到贝叶斯GLM。 在本文中概述的线性情况下，可以更灵活地对协方差矩阵建模。相反，假设协方差矩阵是对角线且具有单个公共方差。这是多元线性回归中的同方差假设。...---- 本文选自《R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归》。

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    ROC曲线不用愁，四种R包教你一步搞定！

    ROC曲线是通过绘制真阳性率(TPR)与假阳性率(FPR)在不同阈值设置下的曲线。在机器学习中，真阳性率也被称为灵敏度、回忆率或检出率。假阳性率也称为误报率，可以计算为(1 -特异度)。...plot=TRUE, add=TRUE, percent=roc4$percent) #在上述ROC绘图基础上再绘制 #add是否将其他ROC曲线将被添加到现有的plot中 2...1, .1)) #ci.se,在特定情况下计算灵敏度的置信区间 plot(sens.ci, type="shape", col="lightblue") plot(sens.ci, type="bars...reuse.auc=FALSE, partial.auc=c(1, .8), #reuse.auc=FALSE(默认值)，“roc”对象包含一个“auc”字段 #请在测试中重用这些...allow.invalid.partial.auc.correct = TRUE, #当试图校正对角线以下的pAUC时，指示校正是否必须返回NA(带有警告)。

    9.6K10

    基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究|附代码数据

    在本文中，我们描述了灵活的竞争风险回归模型。回归模型被指定为转移概率，也就是竞争性风险设置中的累积发生率1.混合模型是否适合您的需求？混合模型在很多方面与线性模型相似。...在我的研究中，随机效应是 嵌套的，因为每个观察者记录了一定数量的试，并且没有两个观察者记录了相同的试验，因此Test.ID嵌套在Observer中。但是说我收集了五个不同遗传谱系中的黄蜂。...问题在于，存在许多替代的估算方法，每种估算方法都使用不同的R包运行，并且很难确定哪种方法合适。首先，我们需要测试是否可以使用惩罚拟似然（PQL）。...所有模型都对数据中方差的分布进行假设，但是在贝叶斯方法中，这些假设是明确的，因此我们需要指定这些假设的分布。在贝叶斯统计中，我们称这些 先验。...(conf.int+ geom_crossbar(aes(y.95..CI,    y.95..CI= model= "dodge")结果很好，因为两个模型之间的估算值非常相似，但是在第二个模型中，对年的置信区间明显较小

    1.3K00

    数据分享|R语言零膨胀泊松回归ZERO-INFLATED POISSON（ZIP）模型分析露营钓鱼数据实例估计IRR和OR

    零膨胀泊松回归示例 示例 。野生动物生物学家想要模拟公园的渔民捕获了多少鱼。游客会被问到他们逗留了多长时间，团队中有多少人，团队中是否有儿童以及捕获了多少鱼。...一些游客不钓鱼，但没有关于一个人是否钓鱼的数据。一些钓鱼的游客没有钓到任何鱼，因此数据中存在多余的零，因为人们没有钓鱼。 数据说明 我们有 250 个去公园的团体的数据。...零膨胀泊松回归。 零膨胀负二项式回归——负二项式回归在分散数据时表现更好，即方差远大于平均值。 普通计数模型 。 OLS 回归——您可以尝试使用 OLS 回归分析这些数据。...然而，计数数据是高度非正态的，并且不能通过 OLS 回归很好地估计。 零膨胀泊松回归 summary(m1) 输出看起来非常像 R 中两个 OLS 回归的输出。...在模型调用下方，您会发现一个输出块，其中包含每个变量的泊松回归系数以及标准误差、z 分数和 p 值系数。接下来是对应于通货膨胀模型的第二个块。

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    数据分享|R语言零膨胀泊松回归ZERO-INFLATED POISSON（ZIP）模型分析露营钓鱼数据实例估计IRR和OR|附代码数据

    游客会被问到他们逗留了多长时间，团队中有多少人，团队中是否有儿童以及捕获了多少鱼。一些游客不钓鱼，但没有关于一个人是否钓鱼的数据。...零膨胀泊松回归。 零膨胀负二项式回归——负二项式回归在分散数据时表现更好，即方差远大于平均值。 普通计数模型 。 OLS 回归——您可以尝试使用 OLS 回归分析这些数据。...然而，计数数据是高度非正态的，并且不能通过 OLS 回归很好地估计。 零膨胀泊松回归 summary(m1) 输出看起来非常像 R 中两个 OLS 回归的输出。...在模型调用下方，您会发现一个输出块，其中包含每个变量的泊松回归系数以及标准误差、z 分数和 p 值系数。接下来是对应于通货膨胀模型的第二个块。...请注意，上面的模型输出并没有以任何方式表明我们的零膨胀模型是否是对标准泊松回归的改进。我们可以通过运行相应的标准 Poisson 模型然后对这两个模型进行 Vuong 检验来确定这一点。

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    R绘图笔记 | 一般的散点图绘制

    可先阅读文章：R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 1.利用plot()绘制散点图 R语言中plot()函数的基本格式如下： plot(x,y,...) plot函数中，x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标...则在下方绘制水平x轴的边界箱线图；如为y，则在左边绘制垂直y轴的边界箱线图； # 如为xy，则在水平和垂直轴上都绘制边界箱线图；设置""或FALSE则不绘制边界箱线图； regLine # 默认添加拟合回归线...；如为FALSE，则不添加； # 指定lm()函数拟合回归线，默认参数为regLine=list(method=lm, lty=1, lwd=2, col=col) legend # 逻辑词，当按组绘制散点图且为...FALSE则不绘制图例； grid # 逻辑词，为TRUE则绘制浅灰色背景网格； groups # 分组变量或因子；使用不同的颜色、绘图符号等来绘制分组图形； by.groups # 为TRUE，则按分组拟合回归线...指定相关系数的x、y坐标，默认值为NULL cor.coef.size # 相关系数文字字体的大小 ggp # 不为NULL，则将点添加到现有绘图中 show.legend.text # 逻辑词，图例中是否包含文字

    5.3K20

    R语言实现逻辑回归模型

    图2 income的分布 从图2中，观察到的是否违约两个群体间的收入分布差异不大，可能认为收入对我们的模型不是特别有用。另一方面，对于是否违约，平均收入在1400左右的值上分布似乎存在很大差异。...图3 income与是否是学生之间的关系 从图3中还可以观察收入和平衡与其他预测学生的分布 这些密度图表明学生的收入远低于其他人口。...为了实现良好的建模实践，将创建训练和测试拆分，以避免在执行回归时过度拟合，下面的代码首先划分了数据集合，一半的数据集为训练集合，一般的结合为测试集合，然后构建逻辑回归模型，使用的是glm构建逻辑回归模型...全书分为17章，内容包括：使用R语言获取数据、数据分析中的数据处理与数据探索、生存分析、主成分分析、多维缩放、线性回归模型、逻辑回归模型、聚类模型、关联规则、随机森林、支持向量机、神经网络、文本挖掘、社交网络分析...活动方式： 在本公众号下留言区留言，分享一下你学习R的经历或者其他感受，点赞数最高的2位小伙伴获得 《深入浅出R语言数据分析》 一书，免费包邮哦！截止时间 至2020年12月10日20点整。

    4.7K20

    R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例

    主题1 在10年之前已被审查，因此我们不知道他们是否在10年之前有此事件-我们如何将该主题纳入我们的估计中？...例如，我们可以根据lung数据中的性别测试是否存在生存时间差异 ## Call: ## ## N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V ## sex...我们可以使用coxph函数拟合生存数据的回归模型，该函数Surv在左侧使用一个对象，而在右侧具有用于回归公式的标准语法R。...plot(ci_fit) 绘制累积发生率 比较组之间的累积发生率 用于组间测试。 例如，Melanoma根据ulcer溃疡的存在与否比较结果。测试结果可以在中找到Tests。...我们如何检查数据是否符合此假设？ 使用cox.zph生存包中的功能。结果有两点： 每个协变量的效果是否随时间变化的假设检验，以及一次所有协变量的全局检验。

    1.2K10

    【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享

    本文用R语言生存分析晚期肺癌患者数据 普通最小二乘回归方法不足，因为事件发生的时间通常不是正态分布的，并且模型无法处理删失，但这在生存数据中很常见。...在癌症研究中，典型的研究问题如下： 某些临床特征对患者生存有何影响 一个人能活3年的概率是多少？ 患者组之间的生存率是否存在差异？...例如，我们可以根据lung数据中的性别测试是否存在生存时间差异 ## Call: ## ## N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V ## sex...我们可以使用coxph函数拟合生存数据的回归模型，该函数Surv在左侧使用一个对象，而在右侧具有用于回归公式的标准语法R。...plot(ci_fit) 绘制累积发生率 比较组之间的累积发生率 用于组间测试。 例如，Melanoma根据ulcer溃疡的存在与否比较结果。测试结果可以在中找到Tests。

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    【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享|附代码数据

    在癌症研究中，典型的研究问题如下： 某些临床特征对患者生存有何影响 一个人能活3年的概率是多少？ 患者组之间的生存率是否存在差异？...plot(survfit(Surv(time, status) ~ 1, data = lung),  基数R中的默认图显示了具有相关置信区间（虚线）的阶跃函数（实线） 水平线代表间隔的生存时间 时间间隔由事件终止...例如，我们可以根据lung数据中的性别测试是否存在生存时间差异 ## Call: ##  ##         N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V ## sex...我们可以使用coxph函数拟合生存数据的回归模型，该函数Surv在左侧使用一个对象，而在右侧具有用于回归公式的标准语法R。...plot(ci_fit) 绘制累积发生率  比较组之间的累积发生率 用于组间测试。 例如，Melanoma根据ulcer溃疡的存在与否比较结果。测试结果可以在中找到Tests。

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