这就涉及到参数的调用，局部变量和全局变量的问题 另一个例子 df <- data.frame( y = 1, var = 2 ) var <- "y" df[[var]] #> [1] 1...gender mean #> #> 1 feminine NA #> 2 masculine NA #> 3 NA 多参数评估...disp，分组变量是cyl和am，使用三个点这里传递了任意个参数 另外一种需要引用的写法，这种写法的需求是对参数进行修改名称的时候 grouped_mean2 评估，并注意等号的写法 grouped_mean2 <- function(.data, .summary_var, ...) { summary_var <- enquo(.summary_var...函数 # map函数的具体使用后续再考虑 # 简单说就是对第一个参数（数据集、或者list）分别使用第二参数（函数） # 在r语言中...其实相当于list # expr
本文整理自 https://www.tidyverse.org/articles/2019/06/rlang-0-4-0/，有删改 rlang v0.4.0引入了新的非标准计算操作符 {{。...> 3 hermaphrodite 1358 #> 4 male 159 #> 5 none 140 将需要执行非标准计算的变量名使用...#> 3 hermaphrodite 175 #> 4 male 264 #> 5 none 200 这里magrittr 提供的...代词并不适用，因为它代表整个数据框，但是.data这里代表的是当前的子数据集。
在R语言中构建模型，有很多包进行了模型的封装。那么模型的评估在R中也有对应的包ipred。此包利用了bagging和boosting算法进行对模型的的评估。...4）并行计算：Bagging：各个预测函数可以并行生成；Boosting：各个预测函数只能顺序生成，因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。...在这里的erro打分利用的是Brier分数。它是衡量概率校准的一个参数。...，可以通过预测误差估计值的重新抽样评估生存数据的误分类误差、均方根误差或Brier评分。...我们首先看下此功能最重要的参数estimator=c("cv","boot", "632plus")指的是进行评估的几种方法：cv交叉验证；boot基于bootstrap；632plus指的是632+
超参数，如学习率、树的最大深度、子样本比例等，直接影响到模型的复杂度、训练速度和预测精度。因此，对GBDT算法的超参数进行细致的评估和调整，是确保模型性能达到最优的关键步骤。...弱评估器数量：参数n_estimators n_estimators指的是集成算法中弱评估器的数量。对于Boosting算法来说，可以使用任意弱评估器，当然了默认的弱评估器还是决策树。...弱评估器的不纯度衡量指标：参数criterion GBDT算法的弱评估器为决策树（确切地说是回归树），我们已经熟悉各种剪枝参数对模型的影响。...=3），专门用于对决策树进行剪枝、控制单个弱评估器的结构，考虑到大家在决策树中已经充分掌握这些参数，我们不再对这些参数一一进行详细说明了。...从GBDT的默认参数我们可以看到，对GBDT来说，无论是分类器还是回归器，默认的弱评估器最大深度都为3，这说明GBDT默认就对弱评估器进行了剪枝操作。
我们就可以根据AUC的值与0.5相比，来评估一个分类模型的预测效果（我们这里logistic分类器训练集的auc约为0.78）。...这也就是为什么IR中很多算法的评估都用到Precision和Recall来评估好坏。 我们来看看logistic回归在测试集上PR曲线的表现： ?...六、R实现 R提供了各种各样的函数来实现分类的绩效评估。我们为了保持行文的一贯性，我们使用鸢尾花数据（仅考虑后两种花的分类）SVM模型来说说R是如何实现绩效评估的。...，他的主要函数有： prediction(predictions, labels, label.ordering = NULL) 参数说明： Predictions:是评价的得分向量 Labels:真实的分类向量...参数说明： Prediction.obj：由prediction生成的对象 Measure：各种评价指标，如recall、precision、actual等，详见帮助文档，x.measure类似
我们前面介绍了肿瘤中如何进行反卷积纯化肿瘤组织表达矩阵，今天我们介绍一个作为R包DeMixT子功能另一个R包estimate(Estimation of STromal and Immune cells...接下来我们介绍下这个包是怎么使用的： 首先就是包的安装，我们需要用到下面的安装代码以及安装源： library(utils) rforge r-forge.r-project.org...接下来就是评估打分函数的引入，再次多说一句：由于不同的平台基因数目的不一致，所以我们需要选择对应的平台进行数据评估，其中包括了以下参数：platform = c("affymetrix", "agilent...至此我们得到了我们想要的评估分数，我们还可以对其中的某个或者所有的样本进行可视化，我们就以一个样本为例： plotPurity(scores="OV_estimate_score.gct",samples...上图展示的就是评估分数和肿瘤纯度的一个一一对应的散点图。也就是打分越小纯度越高。
基于混合线性模型估算杉木生长性状遗传参数[J]. 森林与环境学报, 2018, 38(04):37-42. ? 2....文章研究概况 利用混合线性模型评估 14 年生杉木杂交测定林树高、胸径、红心长和红心率的单株遗传力、表型相关、遗传相关, 单性状混合线性模型下的家系育种值，评价混合线性模型在非平衡数据遗传参数估算中的有效性...讨论 实际林木育种工作中育种者获得的一般是大量的非平衡数据, 这些数据大多不能利用传统方法进行经典数量遗传的分析....混合线性模型的应用为分析这些数据提供了条件, 基于混合线性模型估算方差组分和预测性状的育种值是目前国内外学者普遍认可的、先进的遗传评定方法....本研究以区组为固定效应, 以家系为随机效应, 对杉木不均衡数据拟合的混合线性模型,为正确估计遗传参数和育种值奠定了基础. ———-END——-
在FI-GL模块评估外币时（T-code：F.05），需要输入Valuation Method。下面分解一下评估方法是如何定义的。...在评估的时候，如果因汇率变动导致收益，则评估不产生记录；如果因汇率变动导致的损失，则评估产生记录。宁可低估，不可高估，类似会计准则中的“谨慎性原则”。 2....此方法与第1种方法正好相反，评估时，只记因汇率变动导致的收益，不计损失。 5. Reset: 反评估。把评估的结果返回到评估之前的状态，即Old Differences的状态。 6....评估时产生凭证的类型。 E区是评估时需要读取汇率变化类型的来源。 7. Debt bal exch rate type: 科目余额在借方时所用汇率变化类型 8....×外币余额 与 本位币余额 之间的差异，再根据V区中的设置判断是否需要评估生成凭证。
####图形参数 head(cars) cars<-cars[c(1:10),] cars1<-data.frame(speed=2*cars[,1],dist=2.5*cars[,2]) head(cars1...) plot(cars1dist~cars1speed, #y~x main="速度与路程的关系图", #标题 xlab="速度 公里/每小时", #x轴标题 ylab="路程（公里）", #y轴标题...xlim=c(0,max(cars1$speed)), #x轴取值空间 ylim=c(0,max(cars1$dist)), #y轴取值空间 xaxs="i", #设置x轴的风格 cex.main...=2,cex.lab=1.5, #各种字体的大小 col="blue", #颜色 pch=19,cex=1) #pch代表点的形状，数字表示 abline(lm(cars1dist~cars1speed...外边框蓝色 box("outer",col="blue") par(mfrow=c(3,2)) #一张图上3行2列 windows() #新建一个绘图窗口，不覆盖 内容整理来自：微信公众号R语言中文论坛
最近用R语言画图，plot 函数是用的最多的函数，而他的参数非常繁多，由此总结一下，以供后续方便查阅。...(6) asp 限定 y/x aspect 比率 (7) points and lines 参数描述 pch 指定绘制点时使用的符号 cex 指定符号的大小。...lwd是以默认值的相对大小来表示的（默认值为1）。例如，lwd=2将生成一条两倍于默认宽度的线条 （2）颜色 用于指定颜色的参数 col 默认的绘图颜色。...的颜色 col.main 标题颜色 col.sub 副标题颜色 fg 图形的前景色 bg 图形的背景色 （3）字体 用于指定文本大小的参数 cex 表示相对于默认大小缩放倍数的数值。...类似于cex cex.main 标题的缩放倍数。类似于cex cex.sub 副标题的缩放倍数。类似于cex 用于指定字体族、字号和字样的参数 font 整数。用于指定绘图使用的字体样式。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 过去一个月实验比较忙，很久没有写点东西了，今天要给amina画图，因此学习了一下R语言的基础画图。...轴内容和y轴内容spa xlim,ylim: x轴和y轴的范围orm type: 表示图的形状，是点、线、点线、阶梯线等等。...htm lwd: 线的宽度blog col: 颜色get pch: 点的形状it cex: 点的大小 yaxs,xaxa: plot默认画图时会在预留一部分坐标空间，设置为“i”后，就能够去掉预留空间...pch=5) 3.grid 对图添加栅格 grid(nx=NA,ny=6,lwd=2) nx,ny：分别表示x和y方向的虚线，当值为NA时，不对相应的方向分割，ny=6 表示将y轴等距分割为6段 4.abline...添加一条直线 abline(h=0.85,col=”black”,lty=1,lwd=2) h: y轴方向的高度 v: x轴的位置 5.legend 添加图例 legend(“bottomright”
LMMs）结合了遗传和空间协方差结构，在动植物育种中用于估计遗传参数和预测育种值。...定量遗传分析的目的是估计遗传参数，假设测量尺度是连续的。由于本研究中疾病评分量表的非序贯性，我们将Psa评分数据转换为一个二进制量表（0 = 无疾病1 = 疾病）。...经验logit和probit变换不受这个问题的影响。当估计遗传参数，如遗传力，二元性状，参数化是更好地处理在一个潜在的无限连续责任量表，其中它是最可解释的（Lee et al。2011年）。...常用软件 R中的lme4 SAS中的GLIMMIX ASReml R中的ASReml-R ❝本研究的主要目的是对中国四倍体中国四倍体亲本Psa后代的测试数据进行深入分析，并对Psa易感的附加遗传、环境方差成分和狭义遗传力进行可靠估计...ASReml-R是R中ASReml的实现（Butler等人）。2009年）。虽然ASReml软件能够适应GLMMs，但ASReml-R中GLMMs的拟合显得有限。
R包mvoutlier提供aq.plot(x)函数，通过计算稳健平方马氏距离和经验分布距离的差异来寻找多元样本里的异常值，并且以图片的形式展现出来，这里的x通常是一个矩阵或者数据框。...# 评估mtcars里的mpg数据的正态性 attach(mtcars) qqnorm(mpg) # 绘制Q-Q图 qqline(mpg) # 添加参照线 ?...当然，你也可以直接使用shapiro.test()函数来进行正态性的精确计算，这个函数在之前的非参数检验部分已经使用过了，这里就不赘述。 3....方差的同质性 在R中，函数bartlett.test()提供了同方差性的参数检验方法，而flinger.test()则提供的是非参数检验方法。...R包biotools里的boxM()函数可以帮助实现。 如何正确评估假设检验的条件是否成立是我们在进行统计分析时必须考虑的一件事，这点非常重要！
贝叶斯地理统计模型R-INLA-参数介绍 在前述的内容中，我们介绍了，如何利用海拔高度预测降雨量信息，在建立了INLA空间模型后，需要对模型的参数进行提取，但是具体涉及到哪些参数，所以本篇内容就来介绍，...INLA模型中包含的参数问题 1.INLA-简单回归模型 在面对具体问题时候，需要具体对待，譬如，用SDI变量来估计水的PH大小，我们先建一个简单的回归模型。...然后我们的 R-INLA 是通过计算 τ = 1 / σ2 来得到σ。 所以参数的分布图见下。关于GLM及固定效应模型等，以此类推，在建立好的INLA模型中，获取对应参数。...我们的INLA参数存储在fit模型中summary.fixed。可以获取不同的β值。...），σ（Spatial Variacne）及r（sptial rang） 参考 1.Geostatistical data 2.Spatial analysis of geotagged data
图形是进行数据的趋势观察和数据展示的一种很好的手段。R语言基本函数， plot函数，属于graphics包。...Ⅰ 可用参数： type：表现a,b之间的关系的形式： "p"：point；"l"：线，lines；"b"：断点为点，线连接，点线不相交，both；"c"：仅线，不连续；"o"：点、线且相交，overplot...cex.axis 坐标轴刻度标记的缩放倍数 cex.lab 坐标轴标题的缩放倍数 cex.main 图主标题的缩放倍数 cex.sub 图副标题的缩放倍数 col 图中符号（点、线等）的颜色，与cex参数类似...segments：(x0, y0,x1, y1)从(x0,y0)各点到(x1,y1)各点画线段 lend：线段的端点样式，参数值可以为一个整数或者一个字符串。...mtext(text,side=3, line=0,…)在边空添加用text指定的文字,用side指定添加到哪一边;line指定添加的文字距离绘图区域的行数，不够的话，可以mar参数调整 bg：设定绘图区域的背景颜色
原始因变量的均值 predictionMean 预测结果的均值 R2 判定系数 一般来说，R2在0到1的闭区间上取值，但在实验中，有时会遇到R2为inf（无穷大）的情况，这时我们会用到R2的计算公式...是反映评价拟合好坏的指标。R2是最常用于评价回归模型优劣程度的指标，R2越大（接近于1），所拟合的回归方程越优 R多重相关系数 相关系数是一个评价两个变量线性相关度的指标。...但是如果本来就用的非线性拟合（多项式、曲线），那这个指标对于评估拟合没有任何意义。 ? 表示原回归值， ? 表示原回归值的平均值， ? 表示预测回归值 总平方和，表示变量 ?...的异动;它表征了观测数据总的波动程度 ? 回归平方和，表示估计值 ? 相对于中心 ? 的异动; ? 误差平方和，表示变量 ? 相对于估计值 ? 的异动。 ? ?...MAE 平均绝对误差（Mean Absolute Error）MAE虽能较好衡量回归模型的好坏，但是绝对值的存在导致函数不光滑，在某些点上不能求导，可以考虑将绝对值改为残差的平方，这就是均方误差。
R 中的 do.call() 是我极少用到的一个函数，不过它在很多情况下是蛮有用的，之前我也做过简单的介绍。...它可以在实际调用函数时将参数以列表的形式传入，下面是一个简单的函数： f <- function(x) print(x^2) 我们可以用下面的方式调用 do.call()： do.call(f, list...(x = 4)) #> [1] 16 大部分情况下这样的用法是啰嗦的，直接 f(4) 其实已经解决上面的问题了。...最近我需要批量更新参数时发现了 do.call() 的好用之处。 在批量建模时可能需要比较对建模函数设定不同的参数，我们以求和函数作为建模函数举例。...，而且只修改其中 3 个参数，另外参数是外部定义的，比如说其他使用这个函数的人。
文章描述基于Rhealstone的系统实时性的测量基准的框架--R-Rhealstone框架。...这些操作系统服务是由形成性能指标的参数确定的，既定的性能指标包括上下文切换时间、任务抢占时间、中断延迟时间、信号量混洗时间、死锁解除时间、信息传输延迟。...1 测量的是平均时间，而不是最坏值 缺点 2 后的结论是加权平均值，没有给出确定权值的依据 R-Rhealstone框架 设计R-Rhealstone框架的目的：为了能让对比的系统实时性的测量的一致性...，必须保证同一个环境，解除差异性带来测量干扰，所以R-Rhealstone框架提供了操作系统适配层，统一适配不同操作系统的各个接口，目的可以达到上层调用层次一致。...这是因为执行中首先要确认唤醒事件，并评估正在运行的任务和请求运行的任务的优先级高低，然后才决定是否切换任务。
plot函数是R语言最基础的函数之一，参数较多，难以记住所有的参数详细用法，这里总结一下，以便查阅。 x,y分别是横坐标和纵坐标。...x<-1:10 y<-x plot(x,y) 参数main指定标题(图上方)，sub指定副标题(图下方), xlab与ylab(lable标签)分别指定x,y轴的标签。...plot(x,y,main="这是图片的标题",sub="这是副标题"，xlab="x轴",ylab="y轴") xlim限定x轴范围，参数值为向量(x1,x2)，x1,x2分别为x的上下限, ylim...，R提供657种颜色，可以用colors()查看。...（将当前的绘图设备分隔成了a*b个子设备)，图的绘图顺序是按列还是按行就分别根据是参数指定的是mfrow(行)还是mfcol(列)。
表中奇数列是字符串（表达式），偶数列（蓝色）是Tex格式化的图形。
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