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    什么是语义分割_词法分析语法分析语义分析

    ②矩阵每一行数字求和的值，其含义：真实值中，真实情况下属于该行对应类别的数目！...同理，将画线法延伸到多分类的情形，其余类别的计算公式也是如此得来！...k = (a >= 0) & (a < n) #bincount()函数用于统计数组内每个非负整数的个数 #详见https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference...= count.reshape(self.numClass, self.numClass) return confusionMatrix 上述函数的功能就是基于标注图和预测图求出混淆矩阵...2的像素点被错误地预测为类别1； ②绿色表格的每一行求和得到的数字的含义是真实标签中属于某一类别的所有像素点数目，拿第一行为例，3+0+0=3，即真实属于类别0的像素点一共3个； ③绿色表格的每一列求和得到的数字的含义是预测为某一类别的所有像素点数目

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    R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病

    restecg是因子，因为它是心电图结果的类型。它不能是整数。所以，我们要把它转换为因子和标签。 根据数据集的描述，exang应该是因子。心绞痛发生或不发生。因此，将该变量转换为因子。...EDA EDA是探索性数据分析（Exploratory Data Analysis）的缩写，它是一种数据分析的方法/哲学，采用各种技术（主要是图形技术）来深入了解数据集。...同样地，测试数据也会有相同的临界点。 confusionMatrix((pred1),target) ? #测试数据的准确性. ? 检查我们的预测值有多少位于曲线内 auc@y.values ?...同时，我们的错误分类率为18.42%。 Naive Bayes算法 在执行Naive Bayes算法之前，需要删除我们在执行BLR时添加的额外预测列。...,data = heart) model_rf ? 在图上绘制出随机森林与误差的关系。 plot(model_rf) ?

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    数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

    restecg是因子，因为它是心电图结果的类型。它不能是整数。所以，我们要把它转换为因子和标签。 根据数据集的描述，exang应该是因子。心绞痛发生或不发生。因此，将该变量转换为因子。...levels(sex)<-c("Female","Male") 检查上述变化是否执行成功 str(heart) summary(heart) EDA EDA是探索性数据分析（Exploratory Data...同样地，测试数据也会有相同的临界点。 confusionMatrix((pred1),target) #测试数据的准确性....同时，我们的错误分类率为18.42%。 Naive Bayes算法 在执行Naive Bayes算法之前，需要删除我们在执行BLR时添加的额外预测列。...,data = heart) model_rf 在图上绘制出随机森林与误差的关系。

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    数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

    restecg是因子，因为它是心电图结果的类型。它不能是整数。所以，我们要把它转换为因子和标签。 根据数据集的描述，exang应该是因子。心绞痛发生或不发生。因此，将该变量转换为因子。...levels(sex)<-c("Female","Male") 检查上述变化是否执行成功 str(heart) summary(heart) EDA EDA是探索性数据分析（Exploratory Data...同样地，测试数据也会有相同的临界点。 confusionMatrix((pred1),target) #测试数据的准确性....同时，我们的错误分类率为18.42%。 Naive Bayes算法 在执行Naive Bayes算法之前，需要删除我们在执行BLR时添加的额外预测列。...,data = heart) model_rf 在图上绘制出随机森林与误差的关系。

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    数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

    restecg是因子，因为它是心电图结果的类型。它不能是整数。所以，我们要把它转换为因子和标签。 根据数据集的描述，exang应该是因子。心绞痛发生或不发生。因此，将该变量转换为因子。...levels(sex)<-c("Female","Male") 检查上述变化是否执行成功 str(heart) summary(heart) EDA EDA是探索性数据分析（Exploratory Data...同样地，测试数据也会有相同的临界点。 confusionMatrix((pred1),target) #测试数据的准确性....同时，我们的错误分类率为18.42%。 Naive Bayes算法 在执行Naive Bayes算法之前，需要删除我们在执行BLR时添加的额外预测列。...,data = heart) model_rf 在图上绘制出随机森林与误差的关系。

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    机器学习模型的变量评估和选择基于技术指标『深度解析』

    简介 本文重点介绍机器学习模型中输入变量（预测因子）的选择，预处理以及评估的相关细节。所有的计算和实验将用R语言来实现。 输入数据 我们将采用11个指标（振荡器），在输入设置中不设优先级。...让我们看看预测因子 cci and atr, 的部分依赖性，它们是预测因子互相作用中最重要的一阶和二阶重要度。...已提出的多层次预测因子评估，通过显著降低数据维度和提升预测质量，来选择最重要的预测因子以及创建最优数据集。 你不仅可以评估和选择预测因子，还能够选择最具信息丰度的观测项。...) > new.data.tst data.tst.d, reduct1) 现在，使用名为“induction rules”的包，我们将得到一系列绑定预测因子和目标的规则...::confusionMatrix(true.class, pred.vals[ ,1]) 模糊矩阵及其统计数据 Reference Prediction -1 1

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    数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

    restecg是因子，因为它是心电图结果的类型。它不能是整数。所以，我们要把它转换为因子和标签。 根据数据集的描述，exang应该是因子。心绞痛发生或不发生。因此，将该变量转换为因子。...levels(sex)<-c("Female","Male") 检查上述变化是否执行成功 str(heart) summary(heart) EDA EDA是探索性数据分析（Exploratory Data...同样地，测试数据也会有相同的临界点。 confusionMatrix((pred1),target) #测试数据的准确性....同时，我们的错误分类率为18.42%。 Naive Bayes算法 在执行Naive Bayes算法之前，需要删除我们在执行BLR时添加的额外预测列。...,data = heart) model_rf 在图上绘制出随机森林与误差的关系。

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    【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据

    什么是判别分析 判别分析有两种主要形式:线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）。LDA假设每个类别的协方差矩阵相同，并寻找最优的判别方向来最大化类别之间的距离。...QDA假设每个类别的协方差矩阵都不同，并寻找最优的判别方向来最大化类别之间的距离，同时也考虑了每个类别的协方差矩阵。...与LDA不同的是，QDA假设每个类别的协方差矩阵不相同，因此在分类时使用的决策边界是二次曲线。 介绍 数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息。...这些预测变量和铰链函数总共解释了总方差的 32.2%。根据 MA​​RS 输出，三个最重要的预测因子是总二氧化硫、酒精和硫酸盐。...基于随机森林模型，酒精、硫酸盐、挥发性酸度、总二氧化硫和密度是帮助我们预测葡萄酒质量分类的前 5 个重要预测因子。

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    用【R语言】揭示大学生恋爱心理：【机器学习】与【深度学习】的案例深度解析

    is.na(love_status)) 转换数据类型 为了便于后续分析和建模，我们将gender和love_status列转换为因子类型： # 转换数据类型 data$gender data %>% filter(age <= 30) # 查看清洗后的数据 summary(data) 在数据清洗过程中，我们过滤掉了缺失年龄、性别和恋爱状态的记录，并将性别和恋爱状态变量转换为因子类型...y="Count") + theme_minimal() + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) 性别分布图 接下来，我们绘制性别的分布图...# 计算评估指标 confusion_matrix confusionMatrix(factor(data$pred_love_status), factor(data$love_status))..., data, type="class") tree_confusion_matrix confusionMatrix(factor(tree_pred), factor(data$love_status

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    【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据|数据分享

    相关视频 什么是判别分析 判别分析有两种主要形式:线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）。LDA假设每个类别的协方差矩阵相同，并寻找最优的判别方向来最大化类别之间的距离。...QDA假设每个类别的协方差矩阵都不同，并寻找最优的判别方向来最大化类别之间的距离，同时也考虑了每个类别的协方差矩阵。...与LDA不同的是，QDA假设每个类别的协方差矩阵不相同，因此在分类时使用的决策边界是二次曲线。...这些预测变量和铰链函数总共解释了总方差的 32.2%。根据 MARS 输出，三个最重要的预测因子是总二氧化硫、酒精和硫酸盐。...基于随机森林模型，酒精、硫酸盐、挥发性酸度、总二氧化硫和密度是帮助我们预测葡萄酒质量分类的前 5 个重要预测因子。

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    样本分布不平衡，机器学习准确率高又有什么用？

    一个原因应该是样本不平衡导致的。DLBCL组的样品数目约为FL组的3倍。不通过建模而只是盲猜结果为DLBCL即可获得75%的正确率。而FL组的预测准确率却很低。...在决策树的每个分子节点所做的决策会倾向于整体分类纯度，因此样品少的分类对结果的贡献和影响少。...一般处理方式有下面4种： Class weights: 样品少的类分类错误给予更高的罚分 (impose a heavier cost when errors are made in the minority...采用caret包的twoClassSim函数生成包含20个有意义变量和10个噪音变量的数据集。...机器学习中常用的GBDT、XGBoost和LightGBM算法（或工具）都是基于梯度提升机（GBM）的算法思想。

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    R︱mlr包挑选最适机器学习模型+变量评估与选择（案例详解）

    所有的计算和实验将用R语言来实现。 输入数据 我们将采用11个指标（振荡器），在输入设置中不设优先级。我们将从某些指标中抽取多个变量。然后我们将写一个函数形成17个变量的输入集。...) > new.data.tst data.tst.d, reduct1) 现在，使用名为“induction rules”的包，我们将得到一系列绑定预测因子和目标的规则...::confusionMatrix(true.class, pred.vals[ ,1]) 模糊矩阵及其统计数据 Reference Prediction -1 1...简介 本文重点介绍机器学习模型中输入变量（预测因子）的选择，预处理以及评估的相关细节。所有的计算和实验将用R语言来实现。 输入数据 我们将采用11个指标（振荡器），在输入设置中不设优先级。...::confusionMatrix(true.class, pred.vals[ ,1]) 模糊矩阵及其统计数据 Reference Prediction -1 1

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    数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

    restecg是因子，因为它是心电图结果的类型。它不能是整数。所以，我们要把它转换为因子和标签。根据数据集的描述，exang应该是因子。心绞痛发生或不发生。因此，将该变量转换为因子。...同样地，测试数据也会有相同的临界点。...confusionMatrix((pred1),target)#测试数据的准确性.检查我们的预测值有多少位于曲线内auc@y.values我们可以得出结论，我们的准确率为81.58%，90.26%的预测值位于曲线之下...同时，我们的错误分类率为18.42%。Naive Bayes算法在执行Naive Bayes算法之前，需要删除我们在执行BLR时添加的额外预测列。...,data = heart)model_rf在图上绘制出随机森林与误差的关系。plot(model_rf)红线代表没有心脏病的MCR，绿线代表有心脏病的MCR，黑线代表总体MCR或OOB误差。

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    R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据

    其中假设残差方差不同 模型 C：随机截距 解释是允许个体的初始体重不同，但假设每个班级成员遵循平均轨迹的相同形状和大小 对于 k=1:K, classes, 对于个体 i, 在时间点 j, tj,...对于 k=1：K, 类, 对于个体 i, 在时间点 j, tj, 其中假设随机效应分布为  模型 F 和 G：随机二次 - 允许方差结构跨类变化的比例约束 ，增加模型 E 的灵活性，因为允许方差结构相差一个乘法因子...可以根据最低贝叶斯信息标准 (BIC) 来选择所选类别的数量。...set.seed(100) for (i in 2:4) {   mi data.frame(bmg[1:500,])    } #> Be patient, hlme is ...使用 kappa 统计的类成员与传统 BMI 类别成员的一致性 # 定义BMI类别，这些类别的数量需要与类别的数量相等  confusionMatrix(bmi_class, bmclass kable

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    R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据

    其中假设残差方差不同 模型 C：随机截距 解释是允许个体的初始体重不同，但假设每个班级成员遵循平均轨迹的相同形状和大小 对于 k=1:K, classes, 对于个体 i, 在时间点 j, tj,...对于 k=1：K, 类, 对于个体 i, 在时间点 j, tj, 其中假设随机效应分布为  模型 F 和 G：随机二次 - 允许方差结构跨类变化的比例约束 ，增加模型 E 的灵活性，因为允许方差结构相差一个乘法因子...可以根据最低贝叶斯信息标准 (BIC) 来选择所选类别的数量。...set.seed(100) for (i in 2:4) {   mi data.frame(bmg[1:500,])    } #> Be patient, hlme is ...使用 kappa 统计的类成员与传统 BMI 类别成员的一致性 # 定义BMI类别，这些类别的数量需要与类别的数量相等  confusionMatrix(bmi_class, bmclass kable

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    R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|数据分享

    其中假设残差方差不同 模型 C：随机截距 解释是允许个体的初始体重不同，但假设每个班级成员遵循平均轨迹的相同形状和大小 对于 k=1:K, classes, 对于个体 i, 在时间点 j, tj,...对于 k=1：K, 类, 对于个体 i, 在时间点 j, tj, 其中假设随机效应分布为 模型 F 和 G：随机二次 - 允许方差结构跨类变化的比例约束 ，增加模型 E 的灵活性，因为允许方差结构相差一个乘法因子...可以根据最低贝叶斯信息标准 (BIC) 来选择所选类别的数量。...set.seed(100) for (i in 2:4) { mi data.frame(bmg\[1:500,\]) } #> Be patient, hlme is...使用 kappa 统计的类成员与传统 BMI 类别成员的一致性 # 定义BMI类别，这些类别的数量需要与类别的数量相等 confusionMatrix(bmi_class, bmclass kable

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    R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据

    其中假设残差方差不同模型 C：随机截距 解释是允许个体的初始体重不同，但假设每个班级成员遵循平均轨迹的相同形状和大小对于 k=1:K, classes, 对于个体 i, 在时间点 j, tj,其中随机效应分布模型...对于 k=1：K, 类, 对于个体 i, 在时间点 j, tj,其中假设随机效应分布为 模型 F 和 G：随机二次 - 允许方差结构跨类变化的比例约束 ，增加模型 E 的灵活性，因为允许方差结构相差一个乘法因子...可以根据最低贝叶斯信息标准 (BIC) 来选择所选类别的数量。...set.seed(100)for (i in 2:4) {  mi data.frame(bmg[1:500,])  }#> Be patient, hlme is running...使用 kappa 统计的类成员与传统 BMI 类别成员的一致性# 定义BMI类别，这些类别的数量需要与类别的数量相等 confusionMatrix(bmi_class, bmclasskable(y,

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