开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

R survplot函数，但置信度条不能正常工作

R survplot函数是生存分析中常用的一个函数，用于绘制生存曲线和置信度条。然而，有时候在使用survplot函数时，置信度条可能无法正常工作。这个问题可能由多种原因引起，下面我将逐一介绍可能的原因和解决方法。

数据问题：首先，检查数据是否符合survplot函数的要求。确保数据包含生存时间和事件指示器，并且已经进行了适当的数据预处理和转换。如果数据存在缺失值或异常值，可能会导致置信度条无法正常工作。在处理数据之前，可以使用R中的函数如na.omit()或complete.cases()来处理缺失值。
包版本问题：确保使用的R包的版本是最新的。有时，旧版本的包可能存在一些bug或问题，导致置信度条无法正常工作。可以通过更新包或安装最新版本的包来解决这个问题。可以使用R中的install.packages()函数来安装最新版本的包。
函数参数问题：检查survplot函数的参数是否正确设置。确保正确指定置信度的水平，通常默认为95%。可以尝试调整置信度的水平，看看是否能够解决问题。另外，还可以尝试使用其他参数来调整置信度条的外观，如线型、颜色等。
绘图设备问题：有时，绘图设备可能会影响置信度条的显示。尝试更改绘图设备，如使用不同的图形设备或调整图形设备的设置，看看是否能够解决问题。

如果上述方法都无法解决问题，可能需要进一步调查和排除其他可能的原因。可以查阅R的官方文档、在线论坛或咨询相关领域的专家，以获取更多帮助和指导。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，包括云服务器、云数据库、云存储等。这些产品可以帮助用户快速搭建和管理云计算环境，提供稳定可靠的计算、存储和网络服务。具体推荐的腾讯云产品和产品介绍链接如下：

云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。了解更多信息，请访问：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库MySQL版（CDB）：提供高可用、可扩展的关系型数据库服务。了解更多信息，请访问：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
云存储（COS）：提供安全可靠的对象存储服务，适用于各种数据存储和分发场景。了解更多信息，请访问：https://cloud.tencent.com/product/cos

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

让机器猜猜你喜欢的歌手-R关联分析

（lift） lift(A=>B)=P(B|A)/P(B) 这里我们不难看出，支持度指的是两个事件同时发生的概率（实践中用频率表示），这个值如果太小，只能认为是偶尔事件，而不能认为是规则，置信度是指条件概率...于是，同学们填出来的结果是这样的：学号喜欢的歌手 13*34 梁静茹 13*45 邓紫棋 …… …… 为了计算歌手之间的相关规则，我们可以调用R语言的arules包来进行计算，代码如下： ##...##### # 加载包 library(arules)#加载程序包arules，当然如果你前面没有下载过这个包，就要先install.packages(arules) setwd("G:\\公文包\\R语言...关联分析")#这里设置你自己的工作路径 # 加载数据 singer <- read.csv("singer1.csv") # 将数据转换为arules关联规则方法apriori 可以处理的数据形式...<- is.subset(rules.sorted, rules.sorted) #将矩阵对角线以下的元素置为空 subset.matrix[lower.tri(subset.matrix, diag

87910 0

浅谈深度学习中的对抗样本及其生成方法

panda picture 可以看到，左边的熊猫图，被模型以57.7%的置性度（confidence）分类为熊猫，加上一个微小的噪声之后，虽然图片肉眼看上去还是熊猫，但是却被模型以99.3%的置性度分类为长臂猿...讲一讲这些攻击的思路以及一些细节，并以最近的一些防御工作为例，看看这些攻击的效果。...个类别的置信度。 ? 可以理解为输出的第 ? 个像素点的值。...这个热力图的含义即，一旦在该像素上添加噪声之后，不能提高其他类别的置信度（偏导数大于0）或者不能降低真实类别的置信度（偏导数小于0），则不操作该像素。...其原理是，先找到一个分类置性度最低的类别，沿着这个类别的方向进行梯度计算，进而得到对应的对抗样本。

1.5K3 0

收藏 | 目标检测网络学习总结（RCNN --> YOLO V3），

，也就是第q条边连接 ? 和 ? 两个节点，如果在S(q-1)中 ? 和 ? 是分别属于两个区域并且第q条边的权重小于两个区域的类内距离，则合并两个区域。否则令S(q) = S(q-1)。...5.R-FCN 这篇论文也是微软亚洲研究院何凯明孙剑团队所做的工作，作者通过分析目标分类任务和检测任务之间的异同，发现对于分类网络而言，要求对位置不敏感，而对于检测网络而言，对物体的位置是有要求的（因为要把物体定位出来...（这篇论文是何凯明去Facebook之后的工作） ?...到目前为止两阶段的目标检测算法R-CNN, SPP Net, Fast R-CNN, Faster R-CNN,R-FCN, FPN, Mask R-CNN基本介绍完了，从这个算法演变过程可以看到，先从分散的组件组建演变为多任务一体化网络...用独立的逻辑分类器代替了softmax函数，因为作者发现用softmax并不能提升性能，同时考虑到了在某些多标签问题上，softmax限制每个框只有一个类别，不符合实际情况。

8781 0

关联分析(3):Apriori R语言实现

R语言实现我们对UCI机器学习库上下载的美国众议院议员投票记录数据，进行关联分析。在R中，可以直接调用arules包中的apriori()函数训练模型。导入包与数据。...在训练关联分析模型时，需要设置支持度和置信度参数，这里，我们设定支持度为30%，置信度为90%。...通过subset()函数，我们可以找到与某一项相关的规则。...lift为提升度，表示前件存在后件发生的概率，是前件不存在但后件发生的倍数。...比如第一条规则，{V15=crime:n} => {V1=democrat} 的提升度为1.6，表示{V15=crime:n}发生后 {V1=democrat}也发生，是{V15=crime:n} 不发生但

1.1K2 0

第十章神经网络参数的反向传播算法

就像逻辑回归中，实际中会偏向于选择比较复杂的、带对数形式的代价函数，但为了方便理解，可以把这个代价函数看作是某种方差函数。...10.4 梯度检测反向传播算法有一个不好的特性：很容易产生一些微妙的bug，当它与梯度下降或是其他算法一同工作时，看起来它确实能正常运行，并且代价函数J(θ)在每次梯度下降的迭代中，也在不断的减小。...这意味着，即时进行了一次迭代，但这两个隐藏单元依然是相同的函数。这意味着，这个神经网络计算不出什么有趣的函数。因为，若每层的隐藏单元都有一样的输入时，那么每层的神经单元总是相同的函数。。。...但一般来讲，在实际操作中，这不是大问题。尽管我们不能保证，这些优化算法一定会得到全局最优值。但通常来说，像梯度下降这类的算法，在最小化代价函数 J(θ) 的过程中，还是表现得很不错的。...每秒钟ALVINN生成12次数字化图片，并且将图像传送给神经网络进行训练，多个神经网络同时工作，每一个网络都生成一个行驶方向，以及一个预测自信度的参数，预测自信度最高的那个神经网络得到的行驶方向。

6601 0

测序数据的解析：Fastq与FastQC

第三行以“+”开头，跟随者该read的名称（一般与@后面的内容相同），可以省略，但“+”一定不能省。第四行代表read每个碱基的测序质量。...正常情况下四种碱基的出现频率应该是接近的，而且没有位置差异。因此好的样本中四条线应该平行且接近。...⑺Per Base N Content 当测序仪器不能辨别某条read的某个位置到底是什么碱基时，就会产生“N”。对所有reads的每个位置，统计N的比例。...正常情况下N的比例是很小的，所以图上常常看到一条直线，但放大Y轴之后会发现还是有N的存在，这不算问题。当Y轴在0%-100%的范围内也能看到“凸起”时，说明测序系统出了问题。...测序深度越高，越容易产生一定程度的重复，这是正常的现象；但如果duplication的程度很高，就提示我们可能有bias的存在（如建库过程中的PCR duplication）。

3.9K2 0

C# Razor 小笔记和某些细节

//以下都是错误的@int a=0　　 //不能有空格 //@int a=0，@int 会被识别为Razor表达式， a=0识别为字符，并且@int会报错@int a = 0//不能有空格 ...）以 @ 开头 --单独一条表达式如赋值、输出，只需要在开头加上@ <!...@var net = "从入门到放弃"; 是错误的写法，因为单行表达式不能有空格。...在多行代码块@{}中，如果只有c#代码语句，则无需在每一条语句前面加@，如知识小结的第一条。...在这里，for函数"for{}"里可以加入多行代码，与"@{}"一致。除for函数外，if , if...else... , while等函数也能包含多行代码。

6213 0

基于协同过滤算法的电影推荐系统设计(二) - ALS算法详解

k)表示商品所包含隐含特征的矩阵，T表示矩阵Y的转置实际中，一般取k<<min(m, n), 也就是相当于降维了。...为了找到使低秩矩阵X和Y尽可能地逼近R，需要最小化下面的平方误差损失函数： xu(1×k)表示示用户u的偏好的隐含特征向量 yi(1×k)表示商品i包含的隐含特征向量, rui表示用户u对商品i的评分...具体求解过程先固定Y 将损失函数L(X,Y)对xu求偏导，并令导数=0，得到：同理固定X 可得： ru(1×n)是R的第u行 ri(1×m)是R的第i列 I是k×k的单位矩阵。...比如，在电视节目推荐的问题中，对电视节目收看的次数或者时长，这时我们可以推测次数越多，看得时间越长，用户的偏好程度越高，但是对于没有收看的节目，可能是由于用户不知道有该节目，或者没有途径获取该节目，我们不能确定的推测用户不喜欢该节目...ALS-WR通过置信度权重来解决这些问题：对于更确信用户偏好的项赋以较大的权重，对于没有反馈的项，赋以较小的权重。ALS-WR模型的形式化说明如下： ALS-WR的目标函数 α是置信度系数。

1.2K3 0

End-to-end people detection in crowded scenes

这对于具有少量不重叠对象实例的图像工作良好，但是在存在强闭塞的情况下通常会失效。例如，Faster R-CNN [16]学习类独立的建议，随后用CNN分类。...除了计算预测与真值的最佳匹配之外，我们的损失函数还鼓励模型按照置信度下降的顺序进行预测。在结构化语音识别和自然语言处理中已经提出了适当的损失函数[7]。这里我们提出这样一种针对物体检测的损失函数。...在每一步，LSTM输出新的边界框和对应的置信度，即在该位置处将发现先前未检测到的人。这些边界框将按照置信度降序生成。当LSTM在具有高于预定阈值的置信度的区域中不能再找到另一个框时，就会产生停止符号。...为了形式化这个概念，我们引入以下假设与标准真值的比较函数：函数Δ：G×C→N×N×R 返回一个元组，其中d_ij是边界框位置之间的L1距离，r_j是LSTM输出的预测序列中的b_j的秩或索引，o_ij...中间和底部两行分别显示了Faster R-CNN和我们的检测器在工作点的输出具有90％的精度。顶行显示了在应用非极大值抑制之前的Faster R-CNN的输出。

1.5K6 0

人工智能：第三章搜索推理技术

(对于任何不能到达目标节点的节点n，函数h*没有定义)。 ...2、估价函数的定义　　定义g*为g*(n)=k(S,n) 　　定义函数f*，使得在任一节点n上其函数值f*(n)就是从节点S到节点n的一条最佳路径的实际代价加上从节点n到某目标节点的一条最佳路径的代价之和...虽然各模块共同使用关于为什么要执行各项任务的证据，但一个模块并不需要了解其它模块如何工作，以及它们所包含的知识。这样，议程表方法便具有大系统中模块化的一切优点，而无相互隔离的缺点。 ...（@）以概率为基础的方法　　这种方法同样赋予每个证据以可信度。但当把单独条件的可信度结合起来求取总的可信度时，它取决于各可信度的乘积。 #>*>@关于结论的不确定性 !...按这种方法由一组规则支持的事实的可信度，可用以下方法求得，首先把各个证据的可信度转换成可信性比例R。

1.7K4 0

self-training | 域迁移 | source-free的域迁移（第一篇）

1 相关工作 1.1 域迁移语义分割任务目前存在的域迁移方法可以划分成两组： adversarial learning-based：基于对抗学习； self-supervised learning based...对于对抗学习，大量的工作针对减少图像级别的分布失调、还有特征级别和输出预测级别的。...虽然置信度低的标签不能作为正确的标签使用，但是他们可以暗示一些特定的类。图中黑色区域，我们很难判断他是哪一个类别，但是可以简单的判断出它一定不是哪一个类别。...将置信度小于0.05（论文中设置的参数）的类别置1，然后其他的置0；也是最小化交叉熵的方法来计算loss，类似于multi-label的计算。...最后二阶段的所有loss函数包含Positive和negative两部分。 2.3 Information Propagation 通过计算每一个样本的熵，来进行排序。

1.4K6 0

目标检测算法中检测框合并策略技术综述

算法流程同NMS相同，但是对原置信度得分使用函数运算，目标是降低置信度得分，其伪代码如图 5所示： ?...经典的NMS算法将IOU大于阈值的窗口的得分全部置为0，可表述如下： ? 论文置信度重置函数有两种形式改进，一种是线性加权的： ? 一种是高斯加权的： ?...soft-NMS缺点： soft-NMS也是一种贪心算法，并不能保证找到全局最优的检测框分数重置。...3.1 算法思想论文的motivation来自于NMS时用到的score仅仅是分类置信度得分，不能反映Bounding box的定位精准度，既分类置信度和定位置信非正相关的。...B表示检测框集合，S是分类置信度函数（CNN实现），I是定位置信度函数，Ωnms是NMS阈值。

1.2K4 0

YOLO v1

Joseph Redmon和Ali Farhadi在2015年提出了YOLO目标检测深度网络，并在2017年和2018年进行了改进，这三个工作都发表在了当年的CVPR上。...大box 里的小错误影响不是那么严重，但小box里面的小错误对IOU有很大的影响，错误主要是不正确的定位造成的。...这些置信度得分反映了一个box包含目标的可信度有多高与box的预测有多准确。...通常置信度定义为：P_{r}(O b j e c t) * I O U_{\text {pred }}^{\text {truth }}如果在单元格中不存在目标，置信分数应该置为零。...虽然不像R-CNN或DPM那样对性能至关重要，但非最大抑制在mAP中增加了2-3%。

1K2 0

ShapeShifter: Robust Physical Adversarial Attack on Faster R-CNN Object Detector

已有的工作既可以攻击目标检测器的数字，也可以攻击物理上的图像分类器。然而，到目前为止，物理攻击目标探测器的现有尝试仍然不能令人满意。...我们在[19]之后所做的工作产生了一些可以察觉到的扰动，但这些扰动是有限的，因此人类不会轻易被这些扰动所愚弄。我们在目标检测上下文中研究这种扰动(例如，停止标志)。...与之前的工作不同，我们限制了对手，这样他们就不能操纵从相机收集的像素的数字值，每个用例都使用这些像素来感知世界。这是与现有的难以察觉的扰动方法的一个重要区别。...对图像识别的迭代攻击通常也不能传输，所以我们的攻击也不能传输就不足为奇了。我们把对可转让性的深入探索留给了以后的工作。?6、讨论和将来的工作在物理世界中有许多变化是真实系统必须处理的。...7、结论我们展示了最先进的Fast R-CNN目标探测器，虽然之前被认为对物理对抗攻击更健壮，但实际上可以被高度自信地攻击。

1.6K5 0

YOLOv1v2v3简述 | 目标检测

并设计了一个新的轻量级主干网络，虽然准确率与SOTA有一定距离，但是模型的速度真的很快作者提到了YOLO的几点局限性：每个格子仅预测一个类别，两个框，对密集场景预测不好undefined[1240] 对数据依赖强，不能泛化到不常见的宽高比物体中...在约束了中心位置后，提升了5%mAP Fine-Grained Features 最后的$13\times 13$特征图足够用来预测大目标，但需要更细粒度的特征来定位小目标，Faster R-CNN和...特征进行隔点采样，将原来$26\times 26\times 512$的特征图采样为$13\times 13\times 2048$(即将特征图分成多个$4\times 4$的小网格，然后所有网格的1、2、3、4位置的值分别组合成新的特征图...而当输入图片是分类数据时，则取置信度最高($\ge .3$)的bbox进行损失函数的分类部分的反向传播 Training [来源: https://towardsdatascience.com/training-object-detection-yolov2...Improvement 论文地址：https://arxiv.org/abs/1804.02767 Introduction [1240] YOLOv3的发表不是一篇完整的论文，是作者把手上的一些小工作进行整理

9721 0

CS231n：10 目标检测和分割

但这不是最理想的方法，因为这种方法的计算复杂度非常高，因为要对每个像素准备一个单独的小图片块。但实际上，稍微思考就能发现，其实对于相邻的像素，它们所属的图片块是有重叠的，这些重叠的计算是可以共享的。...由此可以很自然地想到损失函数可以定义成一个交叉熵函数，对每个像素的预测结果和其标注的类别计算交叉熵损失，然后将所有像素的损失相加或求平均得到最终的损失函数。...重要的是权重的排布是由卷积矩阵的转置得来的。也就是说，尽管它被称为置换卷积（或者转置矩阵），但这并不意味着我们是取某个已有的卷积矩阵并使用转置后的版本。...202207251701278.png 其中涉及到的 RoI Pooling 层工作方式如下： 202207251701573.png 下图是R-CNN、SPP、Fast R-CNN 三种网络的一个对比...其中C为类别数，每个7×7的网格中有B个base bounding box，每个base bounding box需要回归5个数字（4个表示修正坐标的数字和1个表示置信度的数字）。

7831 0

arm汇编指令详解带实例_汇编buf指令

from ALU （ALU运算时零结果则置1） C：ALU operation Carried out（进位标志位则置1） V：ALU operation Carried out（溢出是则置1） Mode...中断禁止位： I = 1：禁止 IRQ F = 1：禁止FIQ（快速中断） ARM异常向量表异常：正常工作之外的流程都叫异常，中断是异常的一种。...后缀不能用于R15(PC)的后面当用于单个寄存器后面时，必须确性这个寄存器有隐性的偏移量，eg：“STMDB SP!,{R3,R5,R7}”此时地址基址寄存器SP的隐性偏移量是4。...，下图为3级流水线工作原理示意图。（ARM11为8级），当处理器执行简单的数据处理指令时，流水线使得平均每个时钟周期能完成 1 条指令。...但 1 条指令需要 3个时钟周期来完成，因此，有 3 个时钟周期的延时（ latency），但吞吐率（ throughput）是每个周期一条指令。

1.3K1 0

【常用传感器】LCD1602液晶工作原理详解及例程代码

可以显示2行16个字符，拥有16个引脚，其中8位数据总线D0-D7，和RS、R/W、EN三个控制端口，工作电压为5V，并且带有字符对比度调节V0和背光源AK。...:4.5~5V 工作电流:2.0mA 工作温度：-20°C~70°C 模块最佳工作电压:5.0V 单个字符尺寸2.95×4.35（W×Hmm）引脚：16脚 LCD发光原理首先要知道：液晶:液晶是液态晶体...当RS和R/W共同为低电平时可以写入指令或显示地址；当RS为低电平，R/W为高电平时，可以读忙信号；当RS为高电平，R/W为低电平时，可以写入数据。...要显示字符时要先输入显示字符地址(写指令)，也就是告诉模块在，哪里显示字符，然后再写入需要显示的字符(写数据)，才能够正常显示字符下图是1602的内部显示地址一共32个地址，对应2行16列...，RW置为低电平，EN置为低电平，然后将指令数据送到数据口D0~D7，延时tsp1，让1602准备接收数据，这时候将EN拉高，产生一个上升沿，这时候指令就开始写入LCD，延时一段时间，将EN置低电平。

4.2K2 0

【趣味】数据挖掘(1)——＂被打＂与＂北大＂的关联

这个关联规则可写成下列形式：　　 R1：被打 --> 北大，支持度 s=?, 置信度 c=? 或反过来 R2: 北大 --> 被打，支持度 s=?..., 置信度 c=? （观察因果的角度与R1有所不同）下面将其计算支持度、置信度的上限，为简单，采用了一些略有放大的粗略假定和估计。...（2）为了说明其无意义，我们还可以挖掘出一条千真万确的关联规则：（该家子女，每天吃饭） --> 北大，支持度 0.75，置信度 0.75。...) 的规则中，这一条支持度和置信度都比较高； (b)内在联系（这不属于数据挖掘,而属于管理）调查发现，婴儿之父下班为孩子买尿布时顺手买回自己爱喝的啤酒； (c)促销措施（属于促销手段...7 辨才需待七年期 “狼爸”的三个子女进了北大，还不能就说是成功了，今后还要作科研，找工作，也许还要读研，写论文…, 等待他们的竞争还多，要等将来工作上出成果了，才算成功。

6626 0

目标检测算法中检测框合并策略技术综述

从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，以及Mask R-CNN、RefineDet、RFBNet等(图 1,完整论文列表参见...算法流程同NMS相同，但是对原置信度得分使用函数运算，目标是降低置信度得分，其伪代码如图 5所示： image.png 经典的NMS算法将IOU大于阈值的窗口的得分全部置为0，可表述如下：论文置信度重置函数有两种形式改进...image.png soft-NMS缺点： soft-NMS也是一种贪心算法，并不能保证找到全局最优的检测框分数重置。...除了以上这两种分数重置函数，我们也可以考虑开发其他包含更多参数的分数重置函数，比如Gompertz函数等。但是它们在完成分数重置的过程中增加了额外的参数。...3.1算法思想论文的motivation来自于NMS时用到的score仅仅是分类置信度得分，不能反映Bounding box的定位精准度，既分类置信度和定位置信非正相关的。

2.5K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭