R partykit::ctree边上的偏移标签 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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巧用R语言中常见的各类偏移窗口函数

前言已经介绍了R语言中的排名窗口函数，本节介绍一下R语言中的偏移窗口函数，如果使用纯R语言语句实现“偏移”效果，很是复杂，可以说偏移窗口函数是处理“偏移”数据问题的利器。...【R语言】窗口函数系列一：排名窗口函数窗口函数：计算环比和同比窗口函数：制作vintage报表函数对比风格依旧，与sql中偏移窗口函数对比来介绍R语言中的偏移窗口函数，若熟悉sql中的偏移窗口函数...，会发现R语言中的偏移窗口函数可以说是“粘贴复制”sql中的窗口函数。...R语言中有5个偏移窗口函数: lead()、lag()、first()、last()和nth()函数。 ?...总结本文介绍了R语言中的偏移窗口函数，在处理“错位“数据的时候可以使用偏移窗口函数，例如计算同比、环比、第一次消费时间、最近一次消费时间、每次消费时间间隔等。

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R中优雅的处理长标签文本

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝在使用ggplot2包绘制图形时，若轴文本标签过长则非常难受需要经过处理才能完美的嵌合图形。...本次来介绍了两种处理长标签的方法，希望对各位观众老爷有所帮助，可根据自己的数据需求选择合适的解决方案。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(patchwork) 创建数据 df <- tibble( x = c("This is a *very &……longggggg...缺点：灵活性较低，主要用于简单的文本换行。...优点:灵活性高，可以进行更复杂的文本操作,易于扩展到其他类型的图表或分析。缺点:代码稍显复杂,修改了数据结构，增加了新的列。

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【R语言进行数据挖掘】决策树和随机森林

函数ctree()提供一些参数例如MinSplit, MinBusket, MaxSurrogate 和 MaxDepth用来控制决策树的训练。...# 打印决策树 > print(iris_ctree) > plot(iris_ctree) > plot(iris_ctree, type="simple") ? ?...例如：结点2里面的标签是“n=40 y=(1,0,0)”，指的是这一类中一共有40个观测值，并且所有的观测值的类别都属于第一类setosa（山鸢尾）。接下来，需要使用测试集测试决策树。...从上图的结果可知，决策树对变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾的识别仍然有误判。因此ctree()现在的版本并不能很好的处理部分属性不明确的值，在实例中既有可能被判到左子树，有时候也会被判到右子树上。...data = bodyfat.train, + control = rpart.control(minsplit = 10)) # 画决策树 > plot(bodyfat_rpart) # 添加文本标签

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「R」逻辑回归、决策树、随机森林

这部分通过rpart、rpart.plot和party包来实现决策树模型及其可视化，通过randomForest包拟合随机森林，通过e1071包构造支持向量机，通过R中的基本函数glm()实现逻辑回归。...上述算法构建的树过大，容易出现过度拟合现象。可采用10折交叉验证法预测误差最小的树，然后用它进行预测。 R中的rpart包支持rpart()函数构造决策树，prune()函数对决策树进行剪枝。...rpart.plo包中的prp()函数可用于画出最终的决策树，它有很多的可供选择参数，如type=2可画出每个节点下分割的标签，extra=104可画出每一类的概率以及每个节点处的样本占比，fallen.leaves...条件推断树可由party包中的ctree()函数获得。...可计算袋外预测误差、度量变量重要性也是随机森林的两个明显优势。随机森林的一个明显缺点是分类方法较难理解和表达。 ---- 整理自R实战

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C++ 图论之次最小生成树

前言生成树指在无向图中找一棵包含图中的所有节点的树，此树是含有图中所有顶点的无环连通子图。对所有生成树边上的权重求和，权重和最小的树为最小生成树，次小的为次最小生成树。...如下图，先从t1集合中找出(3,4,12)的边，并添加到最小生成树上。这时发现1,2,3,4四个节点构建成了一个环（回路）。原理很简单，在树上的非边上的任意两点间连一条线，都将会出现经过这两点的环。...=0 && graph[pos][i]<dis[i] ) { dis[i]=graph[pos][i]; pre[i]=pos; } } } } //次最小生成树 int ctree...minWeight+ graph[i][j]-maxWeight[i][j] ); } } } return val; } int main() { // freopen("min.in","r"...dis[pos]>maxWeight[i][ pre[pos][1] ) maxWeight[i][ pre[pos][1]= dis[pos]; //……省略 } int ctree

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R语言实现决策树的分析

当然还有其它的纯度评价函数，那就是信息增益，这个参数可以度量某个特征对分类结果影像的大小，从而确定可以使得模型得到高纯度分类结果的特征属性。接下来我们看下在R中如何实现决策树的分析。...其中Adjusted R-squared为负无穷到1的范围，值越大越好。 ##查看模型参数 coef(fmBH) ? 此处列出的便是对应节点的模型参数表。...当然在这里也有对应的ctree_control函数对模型进行参数的设置。...+ Petal.Length + Petal.Width iris_ctree <- ctree(myFormula,data=trainData) plot(iris_ctree) ?...其解释和前面的其实差不多，在这里最后只是换成来的对应的各分类的比例柱状图。同样我们也可以看下其详细的各节点信息。 ##单节点信息 nodes(iris_ctree, 4) ?

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「R」事实不等于标签：关于真假 png 的找 bug 记录

这是针对今天找 bug 的记录。 ?...在 RStudio 的 code chunk 运行中，我是能正常看到预览的图片的，按理来说没有问题。...紧接着问题来了，我发现在 knit 的过程中我是无法在控制台看到输出的！这该怎么办呢？？搜解决办法。通过谷歌我找到 2 种比较靠谱的方法来查看 knit 时使用的根目录。...| 4% ordinary text without R...另一方面说，没有愚蠢的操作，我也不会想尽办法各种深挖，事后写篇文章记录下了。程序不会错，错的是我们的思维；bug 不可怕，可怕的它生出一堆 bugs（刚好看到 Y 叔今日推文）。

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树的双亲表示法，孩子表示法以及孩子兄弟表示法

//结点数量和树根的位置 int n,r; }CTree; /** * @Description: 孩子表示法存储普通树 * @Param: CTree tree 树的结构体变量...* @Return: CTree tree 结构体变量 * @Author: Carlos */ CTree InitTree(CTree tree){ printf("输入节点数量：\n...tree 树的结构体，char a 要查找的节点 * @Return: 无 * @Author: Carlos */ void FindKids(CTree tree,char a){...tree; tree = InitTree(tree); //默认数根节点位于数组notes[0]处 tree.r=0; printf("找出节点 F 的所有孩子节点：...图5 由图5可以看到，节点 R 无兄弟节点，其孩子节点是 A；节点 A 的兄弟节点分别是 B 和 C，其孩子节点为 D，依次类推。

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Android 自定义View小实例-实现绘制打折标签

, this); price = mRoot.findViewById(R.id.small); dataType = mRoot.findViewById(R.id.big); 在这里我们可以看到效果图有个浅蓝色边框...绘制打折标签接下来的标签就是绘制标签，在这里有两个注意的问题： (1) 绘制的方式有很多，可以绘制矩形后旋转画布或者直接用Path绘制，这里我们采用使用Path绘制 (2) 既然要绘制东西，那么就要重新...睁大眼睛可以看到文字在路径的上边，设置文字大小： paintDisText.setTextSize(35f); 同样的也是在边上，我们查看源码看一下drawTextOnPath的使用以及上边设置的两个0...我们可以看到我们之前设的两个0就是相对于path的水平偏移量和竖直偏移量，我们只需要通过设置偏移量将文字偏移到中间就可以了稍等~！...那么为了将文字显示在红色四边形的中央，我们的水平偏移量则是短边红线的二分之一、竖直偏移量是红色四边形高的二分之一。给上述图形添加辅助线后如图: ?

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R语言从入门到精通：Day16（机器学习）

其实不然，在R语言和Python语言当中都有专门的包可以直接调用。今天我们就来给大家讲讲R语言当中的机器学习，我可以保证，如果你能够学会本节的话，一定会给你的研究带来极大的助力。...开始之前，先确保你的R中已经安装了必备的R包（通过e1071包构造支持向量机，通过R包rpart、rpart.plot 和party来实现决策树模型及其可视化，通过randomForest包拟合随机森林...（容易想象的是当变量数为2时，曲面是一条直线;当变量数为3时，曲面是一个平面。）SVM可以通过R中kernlab包的函数ksvm()和e1071包中的函数svm()实现。...条件推断树可由party包中的函数ctree()获得。对于条件推断树来说，剪枝不是必需的，其生成过程相对更自动化一些。另外，party包也提供了许多图像参数。图7展示了一棵条件推断树（具体见代码）。...当然，经典决策树也可以画出这样的示意图，如图8所示，这需要partykit包的帮助（见代码）。图8，经典决策树示意图。 ? ?

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超级炫酷的决策树可视化R包

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...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...unnamed-chunk-3 当然也是支持你自己先把树做好，然后提供给它，不过此时需要是a 'party' or 'partynode' object # build tree using rpart: x <- partykit

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非重叠矩形中的随机点（前缀和+二分查找）

题目给定一个非重叠轴对齐矩形的列表 rects，写一个函数 pick 随机均匀地选取矩形覆盖的空间中的整数点。提示：整数点是具有整数坐标的点。矩形周边上的点包含在矩形覆盖的空间中。...按权重随机选择（前缀和+二分查找）按照总的点的个数均匀分配计算每个矩形的点的个数，以及点个数的前缀和二分查找查找随机到的点所在的矩形，在该矩形内找到点的偏移位置 class Solution {...presum，找到第一个 presum >= pointId 的矩形的ID while(L <= R) { mid = L+((R-L)>>1)...presum[rectID-1] : 0) - 1; // 读取矩形的高，宽 int r = rectsize[rectID][0], c = rectsize[...rectID][1]; // 计算相对左下角的偏移量 int x = idx%c, y = idx/c; return {rects[rectID][0

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R语言ggplot2使用geom_label()函数添加文本标签的一些细节调节

image.png 文本框的四周默认是带有圆角的，如果不想要圆角可以使用参label.r ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_label(aes(label=label...,fill=label), label.r = unit(0,'mm'))+ theme(aspect.ratio = 0.2)+ ylim(0,3) ?...fill=label), label.r = unit(0,'mm'), label.size = NA, label.padding...image.png 还有一个 excel里如果想要把减号- 当成文本作为输入的话，得在前面加一个单引号的一个 '- 好了今天的内容就到这里了欢迎大家关注我的公众号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！

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Zipper_Haskell笔记13

位置索引可以用访问路径来表示，例如： data Direction = L | R type Path = [Direction] 那么modify函数的类型应该是这样的： modify :: Tree...x l r), ps) = (l, ((LeftSibling x r) : ps)) goRight ((Node x l r), ps) = (r, ((RightSibling x l) : ps...r, ps) 走两步试玩一下，还走之前的场景，先找3，再找1，即先向左向右，再上去，最后向左： > let cTree = (tree, []) > let focus = goLeft (goUp (...(modifyTreeWithContext (goRight (goLeft cTree)) 4))) 0 > fst modified Node 0 EmptyTree EmptyTree > fst...看起来不太清楚，利用工具函数： x +> f = f x m = flip modifyTreeWithContext 简单变换一下，以更自然的方式来描述： > fst $ backToRoot $ cTree

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与数据挖掘有关或有帮助的R包和函数的集合

与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。...1、聚类常用的包：fpc，cluster，pvclust，mclust 基于划分的方法:kmeans,pam,pamk,clara 基于层次的方法:hclust,pvclust,agnes,diana...基于模型的方法:mclust 基于密度的方法:dbscan 基于画图的方法:plotcluster,plot.hclust 基于验证的方法:cluster.stats 2、分类常用的包： rpart...，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree， maptree，survival 决策树:rpart,ctree 随机森林:cforest,randomForest...scale 变量转置：t 抽样：sample 堆栈：stack,unstack 其他：aggregate,merge,reshape 9、与数据挖掘软件Weka做接口 RWeka:通过这个接口，可以在R中使用

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《YOLOv5全面解析教程》十二，Loss 计算详细解析

=0代表做标签平滑 # cp代表正样本的标签值 cn代表负样本的标签值 # 请参考：Class label smoothing https://arxiv.org/pdf...补充理解：这个函数的目的是为了每个 GT 匹配对应的高质量 Anchor 正样本参与损失计算， j = flow.max(r, 1. / r).max(2)[0] < self.hyp["anchor_t...# flow.max(r, 1. / r)=[3, 314, 2] 筛选出宽比w1/w2 w2/w1 高比h1/h2 h2/h1中最大的那个 # .max(2)返回宽比...# 筛选中心坐标距离当前grid_cell的左、上方偏移小于g=0.5 # 且中心坐标必须大于1(坐标不能在边上此时就没有4个格子了)...1)).T # 筛选中心坐标距离当前grid_cell的右、下方偏移小于g=0.5 且中心坐标必须大于1(坐标不能在边上此时就没有4个格子了)

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决策树算法原理及应用(详细版)

d1,d2...dm; 再分别构造以下树: C4.5(R-{D},C,S1),C4.5(R-{D},C,S2)...C4.5(R-{D},C,Sm); End C4.5 我们可能有疑问...上面的训练集有4个属性，即属性集合A={OUTLOOK, TEMPERATURE, HUMIDITY, WINDY}; 而类标签有2个，即类标签集合C={Yes, No}，分别表示适合户外运动和不适合户外运动...代码示例该代码在数据集iris上用R语言进行运行，前提需要先安装"RWeka", "party","partykit"这三个安装包。...即运行下面代码： install.package("RWeka") install.package("party") install.package("partykit") 然后运行下面例子代码： library...(RWeka) library(party) library(partykit) data(iris) ml<-J48(Species~.

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R语言数据挖掘相关包总结-转帖

与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。...agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats...2、分类常用的包： rpart，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree， maptree，survival 决策树: rpart, ctree...ts 成分分解: decomp, decompose, stl, tsr 6、统计常用的包： Base R, nlme 方差分析: aov, anova 密度分析: density 假设检验...变量转置：t 抽样：sample 堆栈：stack, unstack 其他：aggregate, merge, reshape 9、与数据挖掘软件Weka做接口 RWeka: 通过这个接口，可以在R中使用

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【学习】干货：与数据挖掘有关或有帮助的R包和函数的集合

与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。..., diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats 2、分类...常用的包： rpart，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree， maptree，survival 决策树: rpart, ctree 随机森林...: decomp, decompose, stl, tsr 6、统计常用的包： Base R, nlme 方差分析: aov, anova 密度分析: density 假设检验: t.test, prop.test...scale 变量转置：t 抽样：sample 堆栈：stack, unstack 其他：aggregate, merge, reshape 9、与数据挖掘软件Weka做接口 RWeka: 通过这个接口，可以在R中使用

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R语言统计知识以及常用方法实例

family - 是R对象来指定模型的概述，对于逻辑回归，它的值是二项式。...install.packages(“party”) ctree(formula, data) formula - 是描述预测变量和响应变量的公式。...output.tree <- ctree( nativeSpeaker ~ age + shoeSize + score, data = input.dat) # Plot the tree.... plot(output.tree) # Save the file. dev.off() 随机森林安装包 install.packages(“randomForest”) R创建随机森林语法...该包中含有Surv()函数，它将输入数据作为R公式，并在所选变量中创建一个生存对象进行分析。然后使用survfit()函数来创建分析图。

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