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批量改变SAS数据集字符型变量的长度

临床试验的SAS程序猿/媛都知道，FDA对所提交的数据集的大小是有限定的，因为数据集过大在操作时会有点麻烦（比如打开会很慢），所以当我们生成最终的数据集时就要进行一个操作：按照字符型变量值的最大长度来重新定义变量的长度...，以删除多余的空格从而减少数据集的大小。...&mem modify &modlst ; quit; %mend relngth; /*SDTM数据集所在的逻辑库名字*/ %let slib=TRANSFER;..._all_ memtype=data; run; /*数据集变量列表 proc contents data=&mlib..cd out=varlist; run; */ /*FILENAME PIPE...这个数据集最方便了，程序如下： /*SDTM数据集所在的逻辑库名字*/ %let slib=TRANSFER; /*METADATA所在的逻辑库名字*/ %let mlib=META; options

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数据库字符集的概念、应用及选择

什么是数据库字符集数据库的字符编码集是指数据库系统用于存储和处理文本数据的一套规则和符号体系。字符编码集界定了数据库能够容纳的字符集合，并规定了这些字符的编码与解码方式。...字符集对于支持多语言和国际化应用至关重要。在数据库中的应用在数据库实践中，字符集与排序规则的结合构成了一个关键的应用方面。虽然各自代表不同的概念，但在实际应用中，这两者通常相辅相成。...例如：utf8mb4_general_ci字符集：选择合适的字符集对数据的存储和检索有直接影响。例如，在MySQL数据库中，可以设置数据库、表或列级别的字符集。...如utf8mb4选择合适的字符集可以确保数据的正确显示和处理，特别是在多语言环境下。排序规则：排序规则定义了字符的比较和排序方式，如general_ci表示不区分大小写。...如何选择合适的字符集在当前的MySQL数据库实践中，推荐设置的字符集是utf8mb4，排序规则推荐general_ci。

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    SAS-如何找出数据集超长变量及观测，并自动进行变量的拆分...

    check一下输入的数据集的格式是否正确， 不正确的话会跳出宏的执行（%return;跳出宏的执行） 如果正确的话，就重新定义了几个Local宏变量 %macro aut_dev_var(inds=,...获取数据集的变量名，变量类型，变量长度等数据集的属性等......如果不存在这样的变量，则直接跳转到宏的结尾阶段（%goto语句跳转） /*情况一：inds 输入为单个数据集 */ proc contents data=&libname.....:作为索引变量，数据集转置key变量*/ data _varstemp17; set &libname.....然后将这个数据集merge到总的数据结构的数据集中 这一步操作是为了retain变量在数据集中出现的顺序号 因为我后面还会在set数据集前length变量长度,会修改变量出现的顺序 同事衍生变量的时候新生成变量一般都在最后

    4.1K31

    用于训练具有跨数据集弱监督的语义分段CNN的数据选择

    作者：Panagiotis Meletis,Rob Romijnders,Gijs Dubbelman 摘要：训练用于具有强（每像素）和弱（每边界框）监督的语义分割的卷积网络需要大量弱标记数据。...我们提出了两种在弱监督下选择最相关数据的方法。 第一种方法设计用于在不需要标签的情况下找到视觉上相似的图像，并且基于使用高斯混合模型（GMM）建模图像表示。...作为GMM建模的副产品，我们提供了有关表征数据生成分布的有用见解。 第二种方法旨在寻找具有高对象多样性的图像，并且仅需要边界框标签。...这两种方法都是在自动驾驶的背景下开发的，并且在Cityscapes和Open Images数据集上进行实验。...我们通过将开放图像使用的弱标签图像数量减少100倍，使城市景观最多减少20倍来证明性能提升。

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    多个单细胞数据集整合的另外一个选择conos

    但是如果你选择：单细胞降维聚类分群的另外一个工具选择Pagoda2，其实也有一个配套的单细胞数据集整合的算法选择conos，让我们来一起看看吧。...，以及实战数据来说明这个包的用法吧。...', repos='https://kharchenkolab.github.io/drat/', type='source') # install.packages("conos") 然后对测试数据集构建...实例数据演示conos的整合 前面的包的安装和加载是一样的，这个时候不选择示例数据，而是 读取pbmc3k和5k数据集 ： ## 2.1 读取pbmc3k和5k数据集 ---- library(conosPanel...pbmc3k和5k数据集 ，需要的两个文件 在我自己的电脑，不过如果你看完了以前的单细胞系列教程，应该是很容易自己去制作它。

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    将数据集按特征|列分割为解释变量 X & 响应变量 Y 的几种方法

    波士顿房价预测 特点：回归问题，解释变量唯一 利用整数下标 from pandas import read_csv dataset =read_csv('train.csv').values...X = dataset[:,0:13] Y = dataset[:,13] 波士顿房价预测 特点：回归问题，解释变量唯一 利用条件 from pandas import read_csv...，根据bool/条件语句/整数去选择列都可以，比如 X = dataset.iloc[:, dataset.columns !...= "lat"] #上面的只适合一元响应变量的特征输入，很可惜 携程下面这样就无法通过编译了 X = dataset.iloc[:, dataset.columns !...= "lon"] #原因如下 上面提到的双条件判断出现了[True,False,False,True,True,True]与[False,True,True,False,False,False]判断，出现了多组值的判断

    1.2K20

    R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(3)——变量的选择

    在数据挖掘的实战过程中，经常会遇到变量非常多的情况，即数据的维数很高，也称为“维数灾难”问题。...在我们生物医学统计领域，一个数据集中可能存在成百上千个变量，对于回归处模而言，并不是越多变量越好，利用少而精的变量建模显得极为重要，如何选择变量子集就是解决问题的关键。...逐步回归方法 选择变量的最基本方法就是逐步选择，即反复地添加或删除模型中的变量，以达到优化模型的目的，该方法需要确定一个阈值，也就是一个算法停止的标准。...swiss数据集共有47行观测值，每行有7个变量。...上面代码包括Swiss数据集的描述性统计和相关系数计算，并绘制了相关矩阵图。

    9.1K51

    实测一手LLaVA-o1推理大模型

    其训练数据集LLaVA-o1-100k，整合了来自多个广泛使用的VQA数据集的样本，总共包含99k个图像QA对。使用GPT-4o和上面的四个阶段来进行生成。...在训练过程中，模型根据需要自行选择这些标签，根据其自己的判断激活每个阶段。与OpenAI o1大模型一样，所有阶段都由模型在单个推理过程中完成。...模型训练中则用了Llama-3.2-11B-Vision-Instruct模型作为基础模型，使用LLaVA-o1-100k数据集进行监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）。...第一步：分析了具体的问题，然后重点关注微小的闪亮球和紫色物体第二步：计算了图片中共有10个物体，然后减去那些闪亮的小球，接着也识别到了紫色物体，再进行相减第三步：最后得出了答案，从10个物体中减去2个，...我们需要根据给定的序列和运算确定一个变量的值。但是从后面的几个步骤来看，好像模型没有正确识别出图片中需要计算的背景是什么，导致只给出了一个平均值之差为3的结论。

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    前沿 | UC Berkeley提出特征选择新方法：条件协方差最小化

    随着大型数据集变得流行，近年来包括文本分类、微阵列数据中的基因选择、人脸识别等现实任务见证了特征选择的广泛使用。...然后，我们将响应变量的域上的 RKHS 算子定义为：在给定所选特征的情况下，描述输入数据上的响应变量的条件依赖。...BAHSIC 是一个核方法，它贪婪地优化所选特征和响应变量之间的依赖。最后，滤波器方法使用互信息（MI）或者皮尔逊相关系数（PC）分别贪婪地优化所选特征子集和响应之间的相应指标。...合成数据 我们使用以下的合成数据集： 二元分类（Friedman et al.）。当 Y=−1 时，10 个特征 (X_1,…,X_10) 是相互独立的标准随机变量。...我们在 ASU 特征选择网站和 UCI 库中的 12 个标准基准任务上进行了实验。下表是对所用数据集的总结。 ? 数据集来自多个领域，包括基因数据、图像数据、声音数据，而且高维度和低维度的都有。

    1.3K90

    Google Earth Engine（GEE）——全球沿海河流和环境变量一个包含5399条沿海河流和8个环境变量数据的全球数据集。

    全球沿海河流和环境变量¶。 一个包含5399条沿海河流和8个环境变量数据的全球数据集。在这些河流中，40%（n=2174）有地貌三角洲，其定义是突出于区域海岸线、分布的河道网络，或两者兼有。...在全球范围内，平均每300公里的海岸线就有一个三角洲，但也有三角洲形成的热点，例如在东南亚，每100公里的海岸线就有一个三角洲。...我们的分析表明，一条河流形成三角洲的可能性随着排水量、沉积物排放量和排水流域面积的增加而增加。另一方面，三角洲的可能性随着波高和潮汐范围的增加而减少。...三角洲的可能性与受水盆地的坡度有着非单调的关系：坡度越大，三角洲的可能性就越小，但对于坡度大于0.006的情况，三角洲的可能性就会增加。这反映了在主动和被动边缘上对三角洲形成的不同控制。

    22010

    5 个章节、25 条规范，全方位 Get 数据集选择与创建的「百科全书」

    内容一览：如果你正在学习如何创建或选择一个合适的数据集，那么这篇文章会给你一些实用的建议，帮助你在选择和创建数据集时做出明智的决策。...选择数据集的最佳实践 这部分将深入探讨选择公开数据集的最佳实践，需要牢记以下 6 个关键步骤： 1.1 理解问题 理解要解决的问题非常重要，包括确定输入和输出变量、问题类型（分类、回归、聚类等）以及性能指标...2.1 数据不足 数据不足会导致模型无法捕捉数据中的潜在模式，从而使得性能不佳。如果没有足够的数据，可以考虑借助数据增强或迁移学习等技术，来增强数据集或模型能力。...创建数据集的最佳实践 4.1 定义问题和目标 在收集任何数据之前，明确想要预测的目标变量、想要解决的问题范围以及数据集的预期用途。...以上就是数据集选择与创建指南的完整内容，选择一个合适的数据集是机器学习的关键，希望这份指南可以帮助各位选择或创建优质数据集，训练出准确、稳健的模型！

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    Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

    为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据。...使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择。使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择进行变量选择建立PLS回归模型这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。...使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择load corn_m51;                      % 示例数据width=15;                           %...');ylabel('选择概率');结果解释：模型结果是一个矩阵，储存了每一个相互关系中的选择变量。...R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS

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    Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

    为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 步骤 建立PLS回归模型 PLS的K-折交叉验证 PLS的蒙特卡洛交叉验证...PLS的双重交叉验证(DCV) 使用蒙特卡洛抽样方法进行离群点检测 使用CARS方法进行变量选择。 使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择。...使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择 进行变量选择 建立PLS回归模型 这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。...'); ylabel('选择概率'); 结果解释： 模型结果是一个矩阵，储存了每一个相互关系中的选择变量。...R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析 Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 R语言区间数据回归分析 R语言用

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    Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

    为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 。...使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择。 使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择 进行变量选择 建立PLS回归模型 这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。...使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择 load corn_m51;                      % 示例数据 width=15;                           ...'); ylabel('选择概率'); 结果解释： 模型结果是一个矩阵，储存了每一个相互关系中的选择变量。...概率：每个变量被包含在最终模型中的概率。越大越好。这是一个衡量变量重要性的有用指标。 本文摘选 《 Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择 》

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    Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

    为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据步骤建立PLS回归模型PLS的K-折交叉验证PLS的蒙特卡洛交叉验证...PLS的双重交叉验证(DCV)使用蒙特卡洛抽样方法进行离群点检测使用CARS方法进行变量选择。使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择。...使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择进行变量选择建立PLS回归模型这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。...');ylabel('选择概率');结果解释：模型结果是一个矩阵，储存了每一个相互关系中的选择变量。...R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS

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    Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

    为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 步骤 建立PLS回归模型 PLS的K-折交叉验证 PLS的蒙特卡洛交叉验证...PLS的双重交叉验证(DCV) 使用蒙特卡洛抽样方法进行离群点检测 使用CARS方法进行变量选择。 使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择。...使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择 进行变量选择 建立PLS回归模型 这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。...'); ylabel('选择概率'); 结果解释： 模型结果是一个矩阵，储存了每一个相互关系中的选择变量。...R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析 Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 R语言区间数据回归分析 R语言用

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    Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

    为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 。...使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择。 使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择 进行变量选择 建立PLS回归模型 这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。...);              % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值 xlabel('潜在变量(LVs)数量'); MCCV MCCV是一个结构性数据。...使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择 load corn_m51;                      % 示例数据 width=15;                           ...'); ylabel('选择概率'); 结果解释： 模型结果是一个矩阵，储存了每一个相互关系中的选择变量。

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    Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

    为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 。...使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择。使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择进行变量选择建立PLS回归模型这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。...使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择load corn_m51;                      % 示例数据width=15;                           %...');ylabel('选择概率');结果解释：模型结果是一个矩阵，储存了每一个相互关系中的选择变量。...R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS

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    ICML 2018 | Petuum提出新型正则化方法：非重叠促进型变量选择

    每个响应都有一个特定的 d 维权重向量 w，其中每一维都对应于一个协变量。设 ? 为 w 的支撑集，索引了一个响应的所选变量。...我们也通过实验表明：最小化该正则化器能够降低所选变量之间的重叠。 这项研究工作的主要贡献包括： 我们提出了一种新型正则化方法，能够促进变量选择中的非重叠效应。...对于向量 w，其支撑集 s(w) 定义为 ? ——w 中非零项的索引。而且这个支撑集包含所选变量的索引。我们首先定义一个分数 ? 来衡量两个响应的所选变量之间的重叠程度： ?...在这篇论文中，我们研究了要基于同一个协变量集预测多个响应的模型的变量选择。因为每个响应都与一个特定协变量子集有关，所以我们希望不同响应的所选变量之间有较小的重叠。...我们对新提出的正则化器可以降低泛化误差的原因进行了形式分析。我们在仿真研究和真实世界数据集上都进行了实验，结果表明我们提出的正则化器在选择更少重叠的变量和提升泛化性能上是有效的。

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