简介 决策树是一种非常有用的分类方法，它能够对新出现的对象给出正确的分类。比起文本描述的规则，我们更希望能使用图形来直观展示决策树的结果，这就是本文介绍的重点——决策树结果可视化。...使用C5.0()进行决策树模型的构建，因变量需要转化为因子类型，并将结果保存到hospital_model变量中，之后用plot()进行可视化。...plot()中包含许多调整图形的参数，详细内容可以参考庄闪闪编写的R语言可视化手册，这里不做过多解释。...rpart.plot） 以hospital数据为例，使用rpart()进行决策树模型的构建，并将结果保存到model变量中，在这个模型中，~左端是因变量，~右端的"."...captions 图形右下角的说明 palettes 颜色调整 types 图形样式 以方法二中的model为例，使用fancyRpartPlot()进行结果可视化。
问题提出： 决策树是一种优秀的机器学习算法，具有很好模型可解释性，有着广泛地应用。如何对决策树模型的结果做可视化分析，以便于更多人理解决策树做决策的机理？...解决方案： 1 安装graphviz 2 使用Python的pandas, scikit-learn, pydotplus 参考代码如下： 1）数据导入 ?...5） 决策树结果可视化分析 方式一：图形展示 ? 方式二：保存为PDF格式 ? 思考题： 1 如何利用决策树模型对变量的重要性作分析？ 2 如何调整决策树模型的超参数？
这两天看用vcf文件做单倍型网络的内容，找到了一篇plos one上的论文 论文题目是 A workflow with R: Phylogenetic analyses and visualizations...using mitochondrial cytochrome b gene sequences image.png 论文提供了完整的R语言代码和示例数据 里面一小部分内容是关于进化树的可视化展示并且关联多序列比对的结果的...记录下这个代码 我自己的数据是vcf文件，论文中提供的fasta格式的文件 读取vcf文件 library(vcfR) vcf.example<-read.vcfR("popgenome/KiwifruitPathogenFiltered.recode.vcf...") df<-vcfR2DNAbin(vcf.example) 做进化树并使用ggtree可视化展示 library(ggtree) library(ape) dnbinR包 首先是安装 BiocManager::install("msa") library(msa) help(package="msa") 可视化展示 ggtree(tree)+ xlim
缺失值的发现和处理在我们进行临床数据分析的时候是非常重要的环节。今天给大家介绍一个包mice主要用来进行缺失值的发现与填充。同时结合VIM包进行缺失变量的可视化展示。...当然，我们还有另外一种方法评估数据填充方法的可靠性，那就是直接对比推算结果和原始结果的差异。直接看实例： stripplot(imp, chl~.imp, pch=20, cex=2) ?...图中蓝色为原始数据，红色为推算的结果。可以看出基本的分布式是一致的，，当然也存在一定的差异。 我们也可以直接看全部的变量的情况： stripplot(imp) ?...我们还可以看下每个变量的分布密度图是否存在差异。 densityplot(imp) ? 最后我们看下在VIM中是如何可视化结果的。...当然还可以展示填充的情况： x_imputed kNN(nhanes[,c(1,2)])marginplot(x_imputed, delimiter ="_imp") ?
其中分类器有KNN分类树KNeighborsClassifier、限定半径最近邻分类树的类RadiusNeighborsClassifier以及最近质心分类算法NearestCentroid等等。...RadiusNeighborsClassifier基于每个训练点的固定半径r内的最近邻搜索实现学习，其中r是用户指定的半径浮点值。关于这两种分类器的差别可以参考KNN算法的KD树和球树进行了解。...2.分类器KNeighborsClassifier的python实现以及结果的可视化 基于scikit-learn的KNeighborsClassifier以及RadiusNeighborsClassifier...3.分类器RadiusNeighborsClassifier的python实现以及结果的可视化 其步骤与2中KNeighborsClassifier步骤基本相同，主要是在拟合与预测上采用KNeighborsClassifier...从可视化图形不容易看出，可视化只能直观看出二者的结果差异性，最好的评价二者分类优劣的方法就是计算其预测的误差率（loss funtion）或者准确率（预测正确的个数占总数的比例）。
关于主成分的理论介绍和R语言代码实现可见前段时间赵西西写的推文：主成分分析。但是后面留了一个小尾巴，如果想对主成分结果进行可视化，那得怎么实现？有没有简便的方法呢？...使用prcomp()进行主成分分析，然后将结果保存到res.pca变量中。之后使用ggbiplot()进行可视化。...小编最近有幸上了两节线上的R语言数据可视化公益课，把R语言base包以及ggplot语法系统的过了一遍，如果需要补补可视化基础的朋友，可移步我的b站[账号名：庄闪闪]，视频回放已等你多时了?。...方法二 使用FactoMineR包[3]的PCA()函数或者使用基础包的prcomp()函数进行数据降维处理，然后使用factoextra包[4]的fviz_pca_ind()函数对结果进行可视化。...这里还是以鸢尾花的数据作为例子，沿用方法一的主成分分析结果res.pca。 这个包内部有四个主要绘制主成分结果的函数。
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： mlr3：模型评价 今天再给大家介绍一个更加花里胡哨的R包：treeheatr 安装 install.packages...uncomment to install devtools remotes::install_github('trangdata/treeheatr') 使用 可以直接提供数据框，它会自动帮你进行条件推断树，...并画出结果： library(treeheatr) heat_tree(penguins, target_lab = 'species') plot of chunk unnamed-chunk-...2 非常多的参数可以自定义，真的是太花里胡哨了！...cate_legend = TRUE, edge_vars = list(size = 1, color = 'grey')) plot of chunk unnamed-chunk-3 当然也是支持你自己先把树做好
生物进化树基本理论指出所有的生物都可以追溯到共同的祖先，生物的产生和分化就像树一样地生长、分叉，以树的形式来表示生物之间的进化关系是非常自然的事。...可以用树中的各个分支点代表一类生物起源的相对时间，两个分支点靠得越近，则对应的两群生物进化关系越密切。...还有其他的内类群、外类群、姐妹群，我们就不再去赘述了。 以上这些都可以反映在进化树中，进化树又分为无根树和有根树（外群可以用来确定树根）。其拓扑数目的计算如下： ? 图中的m指的类群的数目。...我们今天利用R语言自带的聚类函数进行进化树的构建，同时利用R包ape实现进化树的可视化展示。...我们利用R自带的数据集mtcars构建树； hc =hclust(dist(mtcars))#其中dist是密度处理函数，这个是需要的加进去的。 默认的树图绘制很简单直接plot(hc)如下图： ?
： 其实这样的操作，在[[88-R可视化20-R的几种基于ggplot的拼图解决方案]] 中，就已经提到了。...不同于cowplot 的label 参数，patchwork 借助于theme 函数，但又不同于一般的ggplot 的数学表达。...3-patchwork 的数学表达 其实这一部分更应该在[[88-R可视化20-R的几种基于ggplot的拼图解决方案]] 介绍，算是一种补充了。...此外，patchwork 语法还加入了-, *，个人觉得徒增不必，就不展开了，可以了解：Plot Assembly • patchwork (data-imaginist.com)[3] 4-缝合不同的拼图结果...如何实现下图的效果呢？
通常GSEA的结果会用下面类似的图可视化。 但是，对于多个通路的可视化，以及想展示通路之间的关联时就不友好了。...aPEAR包可以通过检测相似路径的聚类并将其可视化为富集网络，简化路径富集分析结果，其中节点和边分别描述路径和它们之间的相似性。这减少了重叠路径的冗余，并有助于注意数据中最重要的生物学问题。...library(stringr) library(clusterProfiler) library(DOSE) library(org.Hs.eg.db) library(aPEAR) 加载差异分析的结果...差异表达分析可参考：生物信息数据分析教程视频——13-3种R包(DESeq2、edgeR和limma)进行RNAseq的差异表达分析与比较 #DEG load("DESeq2-filtered.Rdata...findPathClusters 接受一个带有富集结果的 data.frame，并返回一个通路聚类列表和相似度矩阵： clus<- findPathClusters(enrich@result,
我们做本地中运行BLAST后，往往会得到以文字形式的BLAST结果。如果我们需要查看比对的确切结果，这会给我们带来一定的烦恼。...今天给大家介绍一个网页based的可视化BLAST结果的小工具：Kablammo简介Kablammo可以让你您从Web浏览器创建BLAST结果，并进行交互式可视化。并且你不需要安装任何软件。...可视化BLAST的结果接着就是重头戏，如何进行可视化BLAST的结果。首先，你可以移动鼠标，然后点击到其中一段的比对。...这时候你可以看到一系列，比对结果的结果参数，例如E value，Bit score， Querry和subjects的起始于结束的位置。...假如，你发现了你所感兴趣的序列的位置，你还可以将该可视化得到的图片保存为SVG或者PNG格式的图片。如何可视化我自己的数据 今天介绍就到这，这款小工具对大家有帮助。
神经网络并不总是流行，部分原因是它们在某些情况下仍然计算成本高昂，部分原因是与支持向量机（SVM）等简单方法相比，它们似乎没有产生更好的结果。然而，最近神经网络变得流行起来。...但是，这个结果取决于上面执行的训练测试集划分。下面，我们将进行快速交叉验证。 下面绘制了测试集上神经网络和线性模型性能的可视化结果 输出图： ?...我们将使用神经网络的for循环和线性模型cv.glm()的boot包中的函数来实现快速交叉验证。 据我所知，R中没有内置函数在这种神经网络上进行交叉验证。...模型可解释性的说明 神经网络很像黑盒子：解释它们的结果要比解释简单模型（如线性模型）的结果要困难得多。因此，根据您需要解决的应用问题的类型，也要考虑这个因素。...此外，需要小心拟合神经网络，小的变化可能导致不同的结果。
整理毕业论文数据的时候，想将RNA-seq上游的一些分析结果可视化，主要是比对和定量的结果，通过图表展示反而没有那么直观，经过一番摸索，最后画出了下面的图。 如有问题，请多多指教!...这是一页PPT 准备数据 我的数据是4个不同处理，分别为HNa、HTa、THa、TNa，每个处理3个重复，想要同时展示Mapped和Assigned率。...我对其进行以下操作 去掉右侧多余的坐标轴 调整左侧Y轴点的个数 添加截断标志和0线 调整字体为Times New Roman，颜色为黑色，部分加粗 加红框突出 其他微调 最终图如下： 参考资料： 《...R 中的 scale_y_continuous 函数》https://www.delftstack.com/zh/howto/r/scale_y_continuous-in-r/ 《ggbreak：你们要的坐标轴截断...，它来了》https://mp.weixin.qq.com/s/l98Pfk4xPykWWuIJs7katw 《R语言绘制双向柱状图示例》https://mp.weixin.qq.com/s/trx2tKt-EV4n7W2xs20lAg
这里以鸢尾花数据集为例，讨论分类问题中的 kNN 的思想。...，将鸢尾花的训练数据的前两个特征值，分别作为 x 轴和 y 轴数据，进行可视化。...# 数据可视化 plt.scatter(X_train[y_train == 0][:, 0], X_train[y_train == 0][:, 1], color='r') plt.scatter(..., 3) for test_data in X_test] # 与实际结果对比 correct = np.count_nonzero((predictions == y_test) ==...这时就需要用到 kd 树，可以将时间复杂度降为O(logD*N*N)（kd 树后面会讲）。
p=25111 分类树的一个常见用途是预测抵押贷款申请人是否会拖欠贷款。数据包含对 5,960 名抵押贷款申请人的观察结果。...这 PARTITION 声明要求将观察结果 Hmeq 划分为不相交的子集以进行模型训练和验证。随机选择观测值作为验证子集，概率为 0.3；为训练子集选择剩余的观察值。...树形图 最终树的概览图 如绘图图例中的颜色所示，为终端节点中的观察分配了 Bad=0 或 =1 的预测。...显示最终树的拟合统计量 输出 ：树性能 树分裂程序 显示修剪图 修剪图 此图显示修剪树时训练和验证数据的错误分类率。垂直线显示选定的最终树，它对验证数据具有最低的误分类率。...新数据表必须包含与用于构建树模型的数据相同的变量，但不能包含您现在要预测的未知因变量。 ---- 本文摘选《SAS分类决策树预测贷款申请评分剪枝和结果可视化》
本篇推文来自于公众号读者的投稿，编辑排版由小明完成 1、单因素方差分析 1.1 加载R包 library(ggpubr) library(rstatix) library(tidyverse) 1.2...数据准备 这里用到的是R语言的内置数据集sample_n_by()函数很有用，能够分组随机抽样%>% 是管道符 是将前面的结果传输给后面的函数 data("PlantGrowth") set.seed...jobsatisfaction %>% group_by(gender, education_level) %>% get_summary_stats(score, type = "mean_sd") 2.3可视化...(p < 0.05) 2.8可视化 pwc1 % add_xy_position(x = "gender") bxp + stat_pvalue_manual(pwc1) +...小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记
p=17835 本文在股市可视化中可视化相关矩阵 ：最小生成树 在本文示例中，我将使用日数据和1分钟数据来可视化股票数据 。...连通网：在连通图中，若图的边具有一定的意义，每一条边都对应着一个数，称为权；权代表着连接连个顶点的代价，称这种连通图叫做连通网。...生成树：一个连通图的生成树是指一个连通子图，它含有图中全部n个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边，如果生成树中再添加一条边，则必定成环。...最小生成树：在连通网的所有生成树中，所有边的代价和最小的生成树，称为最小生成树。...*********************************************** # 可视化关联矩阵 #******************************************
从下面的结果可以看出，对于该训练集，最佳的准则是gini准则，树的最大深度的最佳值是6。然后用这个模型对测试集进行预测。实际上，预测的结果并不是很好。...ROC Matlab决策树、模糊C-均值聚类算法分析高校教师职称学历评分可视化 PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享...随机森林, KNN预测信贷违约支付 Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING,GBR回归训练和预测可视化 Python对商店数据进行lstm和...Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 R语言基于树的方法：决策树，随机森林，...和xgboost销售量时间序列建模预测分析 R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析 R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
circlize这个包挺强大的，R语言里用来画圈图非常方便。...今天这篇文章记录用circlize这个包画圈图展示blast双序列比对结果的代码 植物线粒体基因组类的文章通常会分析细胞器基因组间基因转移情况，基本的分析方法就是blast比对。...可视化展示可以选择用这个圈图来做 首先是使用blast建库比对 makeblastdb -in mt.fasta -dbtype nucl -out mt blastn -query cp.fasta...chloroplast 1 0 2 chloroplast 131478 1 3 mitochondrial 1 0 4 mitochondrial 444567 1 然后是读入blast的输出结果...track.height参数 遇到的问题是 调整外圈的刻度，现在展示的有点多，我想增大间隔，减少展示的数字，暂时不知道如何实现。
结果可视化图算法的结果可视化是一种直观的展示方式，有助于更好地理解和分析结果。...以下是一些常用的图算法结果可视化方法：节点和边的可视化：将图中的节点和边用不同的符号、颜色、形状等展示出来，以便区分它们的属性和连接关系。...结果的特征和统计可视化：根据结果的特点和属性，例如节点的度、聚类系数等，进行可视化展示，例如柱状图、散点图等。动态可视化：通过时间轴或交互操作，展示算法结果在不同时间或参数设置下的变化和演化过程。...可解释性和可视化效果的评估要评估一个图算法的可解释性和可视化效果，可以考虑以下几个方面：结果的直观性：结果是否能够以直观的方式呈现，使用户能够快速理解和分析。...结果的可比性：如果有多个算法或不同参数配置的算法结果可供比较，那么结果的可视化是否能够方便地进行对比和分析。
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