aes : 同样适用于修改geom_XXX() aes参数控制了对哪些变量进行图形映射，以及映射方式 图形属性（aes）横纵坐标、点的大小、颜色，填充色等 几何对象函数 描述 geom_abline 线图...，可以用来表示线的范围） geom_polygon 多边形 geom_quantile 一组分位数线（来自分位数回归） geom_rect 二维的长方形 geom_ribbon 彩虹图（在连续的x值上表示...1） coord_flip 翻转笛卡儿坐标 coord_map 地图投影 coord_polar 极坐标投影 coord_trans 变换笛卡儿坐标 分面函数 描述 facet_grid 将分面放置在二维网格中...facet_wrap 将一维的分面按二维排列 定位函数 描述 position_dodge 并列 position_fill 填充 position_identity 不对位置进行处理 position_jitter...使用xlim()和ylim()来设置连续型坐标轴的最小值和最大值 coord_cartesian(xlim=c(0,100),ylim=c(0,100)) guides：调整所有的text。
2 stat_smooth 对原始数据进行某种统计变换计算，然后在图上表示出来，例如对散点图上加一条回归线。...八 分面（Facet） 分面设置在ggplot2应该也是要经常用到的一项画图内容，在数据对比以及分类显示上有着极为重要的作用， facet_wrap 和 facet_grid是两个经常要用到的分面函数。...#每个分面单独的坐标刻度，单独对y轴设置 #nrow,ncol参数为数值，表示 分面设置成几行和几列 p+facet_wrap(~carb,scales="free",nrow=1) ?...#space 表示分面空间是否可以按照数据进行缩放，参数和scales一样 p+facet_grid(vs~cyl,scales="free",space="free") ?...分面可以让我们按照某种给定的条件，对数据进行分组，然后分别画图。
一、简介 上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则，为了生成各种复杂的叠加图层，需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则，本文便就常见的基础几何图形进行说明； 二、各基础图形 2.1...我们主要使用两个参数控制线条的位置，slope控制斜率，intercept控制截距，下面是一个简单的例子，我们在散点图层上叠加截距为20，斜率为2的直线： library(ggplot2) p <-...na.count) <- names(airquality) #利用melt以Day为b na.count <- melt(na.count,id='Day') #绘制数据集缺失情况概括图，以变量名为分面依据...= rownames(mtcars))) p + geom_text() 对出现标签遮挡的情况进行抹除（不建议使用）： p + geom_text(check_overlap = TRUE)...使用别致的标签： p + geom_label() 改变文本标签的大小： p + geom_text(size = 10) 调整文字标签位置： p + geom_point() + geom_text
通常通过某种方式（例如，平滑线、回归线、装箱或聚合、箱线图、散点图等）对数据进行汇总。...因为即使我们使用了许多缺省值，ggplot2的显式语法语法也相当冗长，这使得快速尝试不同的绘图变得困难。它还模仿plot()函数的语法，使ggplot2对于熟悉Base R图形的用户更容易使用。...4.3.3.4 添加标签图层以更改标题和轴标签 默认情况下，由ggplot2创建的绘图没有任何标题，并且带有与绘图中使用的变量名相对应的轴标签。...和facet_grid(.~y)网格分面，分别使用来自iris数据集的萼片宽度与萼片长度的先前散点图。...此功能使包装分面特别适用于对多个级别的类别变量的分面组合进行分面。要执行WRAP刻面，我们使用facet_wrap(FORMULA)函数。
我们在这个问题上使用的算法是：二元逻辑回归Naive Bayes算法决策树随机森林数据集的描述:该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...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。斜率不能是整数，因为它是在心电图中观察到的斜率类型。因此，我们将变量转换为因子。...----点击标题查阅往期内容R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测左右滑动查看更多01020304执行机器学习算法Logistic回归首先，我们将数据集分为训练数据（75%）和测试数据...----点击标题查阅往期内容R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据...R语言用线性模型进行臭氧预测：加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型，多重插补缺失值R语言Bootstrap的岭回归和自适应LASSO回归可视化R语言中回归和分类模型选择的性能指标R语言多元时间序列滚动预测
p=23061 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"...我们在这个问题上使用的算法是： 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...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。 斜率不能是整数，因为它是在心电图中观察到的斜率类型。...---- R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 01 02 03 04 执行机器学习算法 Logistic回归 首先，我们将数据集分为训练数据（75%）和测试数据（25%...train$pred<-NULL rpart代表递归分区和回归树 当自变量和因变量都是连续的或分类的时候，就会用到rpart。 rpart会自动检测是否要根据因变量进行回归或分类。
p=23061 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 。...我们在这个问题上使用的算法是： 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...head(heart) 当我们想查看和检查数据的前六个观察点时，我们使用head函数。...所以，我们要把它转换为因子和标签。 根据数据集的描述，exang应该是因子。心绞痛发生或不发生。因此，将该变量转换为因子。 斜率不能是整数，因为它是在心电图中观察到的斜率类型。...train$pred<-NULL rpart代表递归分区和回归树 当自变量和因变量都是连续的或分类的时候，就会用到rpart。 rpart会自动检测是否要根据因变量进行回归或分类。
p=23061 数据集信息： 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。...我们在这个问题上使用的算法是： 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...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。 斜率不能是整数，因为它是在心电图中观察到的斜率类型。...我们可以说，贝叶斯算法对训练数据的准确率为85.46%。 现在，通过预测和创建混淆矩阵来验证测试数据的模型。 Matrix(pred,target) ? ?...train$pred<-NULL rpart代表递归分区和回归树 当自变量和因变量都是连续的或分类的时候，就会用到rpart。 rpart会自动检测是否要根据因变量进行回归或分类。
在这里，变量wt的值映射到x轴，mpg的值映射到y轴。 ggplot函数设置图形但没有自己的视觉输出。使用一个或多个几何函数向图中添加了几何对象(简写为geom)，包括点、线、条、箱线图和阴影区域。...Scatter plot 2.png 我们依据对最初图形的解释，可以很清晰的观察到不同的函数执行了什么样的功能。 ggplot2包提供了分组和小面化的方法。...小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。 ?...分面 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形，关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形（在ggplot2中也称为刻面图）。...指定刻度标记、labels=指定刻度标记标签、limits=控制要展示的值的范围 scale_x_discrete()和scale_y_discrete() breaks=对因子的水平进行放置和排序，labels
p=23061 最近我们被客户要求撰写关于心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"...我们在这个问题上使用的算法是： 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...head(heart) 当我们想查看和检查数据的前六个观察点时，我们使用head函数。...所以，我们要把它转换为因子和标签。 根据数据集的描述，exang应该是因子。心绞痛发生或不发生。因此，将该变量转换为因子。 斜率不能是整数，因为它是在心电图中观察到的斜率类型。...train$pred<-NULL rpart代表递归分区和回归树 当自变量和因变量都是连续的或分类的时候，就会用到rpart。 rpart会自动检测是否要根据因变量进行回归或分类。
p=23061 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"...我们在这个问题上使用的算法是： 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...head(heart) 当我们想查看和检查数据的前六个观察点时，我们使用head函数。...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。 斜率不能是整数，因为它是在心电图中观察到的斜率类型。...train$pred<-NULL rpart代表递归分区和回归树 当自变量和因变量都是连续的或分类的时候，就会用到rpart。 rpart会自动检测是否要根据因变量进行回归或分类。
一般情况下，上面方法中默认MARGIN=1是默认对样品进行处理，默认MARGIN=2是默认对物种或者环境变量进行处理。...，虽然经常使用中心化等方法，但是需要使用盖度等对不同物种进行加权，因此直接进行总和标准化从某种意义上是使用相对丰度进行加权）。...，则直接使用at的值 col：线条和刻度的颜色 lty：线条类型 las：因子坐标轴的标签的字体平行(=0)或者垂直(=2)坐标轴 tck：刻度线的长度(默认值-0.01，负值表示刻度在图形外，正值表示刻度在图形内侧...75%值（也即第一四分位数和第三四分位数），中间粗横线为中位数，触须伸出箱子的最大长度可以通过range参数来设置，默认为1.5倍箱子高度（四分位数间距），设置add=T可以讲箱形图绘制在当前图像上。...此外，数据中还可能包含数据的统计变换（statistical transformation，stats），最后绘制在某个特定的坐标系（coordinatesystem，coord）中，而分面（facet
p=10080 ---- Theil-Sen估计器是一种在社会科学中不常用 的简单线性回归估计器 。...三个步骤： 在数据中所有点之间绘制一条线 计算每条线的斜率 中位数斜率是 回归斜率 用这种方法计算斜率非常可靠。当误差呈正态分布且没有异常值时，斜率与OLS非常相似。 有几种获取截距的方法。...如果 关心回归中的截距，那么知道 软件在做什么是很合理的。 当我对异常值和异方差性有担忧时，请在上方针对Theil-Sen进行简单线性回归的评论 。...我进行了一次 模拟，以了解Theil-Sen如何在异方差下与OLS比较。它是更有效的估计器。...library(simglm)library(ggplot2)library(dplyr)library(WRS)# HeteronRep <- 100n.s <- c(seq(50, 300, 50)
2. jstor: 提供导入元数据、ngrams和全文的功能，进行研究分析. 3. rLandsat: 提供使用Development Seed和美国地质调查局构建的API搜索和获取Landsat数据的功能...RaceID: 利用Herman、Sagar和Grun D.的StemID2算法，实现细胞类型推断和谱系树预测(2018). 3. updog: 实施经验贝叶斯方法，从下一代测序数据中对多倍体进行基因分型...七.统计学 1. adaptMT: 实现了自适应的p值阈值(AdaPT)，包括一个允许用户指定任何算法来学习本地错误发现率的框架、以及一个实现特定算法的便捷函数池. ?...: 实现具有独特截距、斜率、方差截距和斜率以及每个位置均为变化点的空间变点模型. ?...八.时间序列 1. rollRegress: 实现快速滚动和扩展线性回归模型的方法.
“loess”，即 LOESS 局部加权回归 如果想换一种拟合曲线的方法，可以改变参数 method 的值。...分面是将整个数据按照某一个或几个分类变量分成多个子集，然后用这些子集分别作图。例如，要将上图按照变量 am 的两个水平分别展示，可以使用下面的命令。绘图结果如下图所示。...以上介绍了 ggplot2 包中的映射（mapping）、图形元素（geom）、标度（scale）、分面（facet）和主题（theme）等概念，并展示了它们的基本用法。...上图中的 p 值是用 t 检验进行组间两两比较得到的。...对于一组问题，可以使用 sjPlot 包里的函数 plot_stackfrq( ) 对不同选项的比例进行可视化。
它的参数是表的名称，预测变量和响应变量的标签，以及自举复制品的所需数量。 在每个复制品中，该函数自举原始散点图并计算所得回归线的斜率。...基于此分析，使用母亲年龄作为预测变量，基于回归模型预测出生体重是不明智的。 预测区间 回归的主要用途之一是对新个体进行预测，这个个体不是我们原始样本的一部分，但是与样本个体相似。...像函数的相关性，斜率和截距一样，它的参数是表的名称和x和y的列标签。但是它也需要第四个参数，即x的值，在这个值上进行估算。...该函数有五个参数： 表的名称 预测变量和响应变量的列标签 用于预测的x的值 所需的自举重复次数 在每次重复中，函数将自举原始散点图，并基于x的指定值查找y的预测值。...因此，在开始基于模型进行预测，或者对模型参数进行假设检验之前，我们首先要确定回归模型是否适用于我们的数据。
易错点 当每个单元格有多个值时（比如我们想以月而不是天来查看空气指标值，而每个月有多个数据），我们可能会犯一个错。...当我们转换数据并且每个单元格有多个值时，还需要使用fun.aggregate=告知dcast以什么方式重新组合数据，是平均值（mean）、中位数（median）还是总和（sum）。...、线性模型 1初识ggplot2绘制几何对象 2图层的使用—基础、加标签、注释 3工具箱—误差线、加权数、展示数据分布 4语法基础 5通过图层构建图像 6标度、轴和图例 7定位-分面和坐标系 8主题设置...recharts 交互式可视化CanvasXpress 聚类分析factoextra LDA分析、作图及添加置信-ggord 解决散点图样品标签重叠ggrepel 添加P值或显著性标记ggpubr Alpha...factoextra LDA分析、作图及添加置信-ggord 解决散点图样品标签重叠ggrepel 添加P值或显著性标记ggpubr Alpha多样性稀释曲线rarefraction curve 堆叠柱状图各成分连线画法
决策树模型简介 决策树模型是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。...max_features:在划分节点时所考虑的特征值数量的最大值，默认取None，可以传入int型或float型数据。如果是float型数据，表示百分数。...我们在这个问题上使用的算法是： 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...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。 斜率不能是整数，因为它是在心电图中观察到的斜率类型。...train$pred<-NULL rpart代表递归分区和回归树 当自变量和因变量都是连续的或分类的时候，就会用到rpart。 rpart会自动检测是否要根据因变量进行回归或分类。
p=24334最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。...“参数” 块：您可以在此处指明要建模的参数和名称。对于线性回归，我们希望对回归线周围的误差的截距、任何斜率和标准偏差进行建模。“模型” 块：这是包含任何抽样语句的地方，包括正在使用的模型。...这是因为我们使用了一个简单的模型，并且在我们的参数上放置了非信息先验。将回归线估计中的可变性可视化的一种方法是绘制来自后验的多个估计。plot(y ~ x, pch = 20)图 4....这个包是ggplot2。在200次后验抽样中，比较y的密度和y的密度。poy(y, yrep[1:200, ])图 12. 比较随机后验抽取的估计值。...R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型R语言Gibbs
“参数” 块：您可以在此处指明要建模的参数和名称。对于线性回归，我们希望对回归线周围的误差的截距、任何斜率和标准偏差进行建模。“模型” 块：这是包含任何抽样语句的地方，包括正在使用的模型。...这是因为我们使用了一个简单的模型，并且在我们的参数上放置了非信息先验。将回归线估计中的可变性可视化的一种方法是绘制来自后验的多个估计。plot(y ~ x, pch = 20)图 4....我们还可以查看后验密度和直方图。dens(it)hist(ft)图 10.Stan 模型中截距、斜率和残差方差的后验密度图和直方图 。我们可以生成指示平均参数估计值和我们可能感兴趣的任何置信区间的图。...这个包是ggplot2。在200次后验抽样中，比较y的密度和y的密度。poy(y, yrep\[1:200, \])图 12. 比较随机后验抽取的估计值。...R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型R语言Gibbs
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