R语言常用函数(基本)

R语言常用函数(基本)

vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character;字符型向量 list:列表data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 sequence:等差序列 rep:重复 length
Python130
Tree t1=new Tree()是什么意思

Tree t1=new Tree()是什么意思

Tree t1=new Tree() 是新建一个Tree类的对象左边的Tree是类名,t1是对象名右边的Tree()是类的构造函数,每个类都有且至少包含一个构造函数new是新建对象的关键字 这句话就是新建了一个叫“t1”的Tree类对象跟我
Python130
R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python150
r语言arma-garch怎样预测

r语言arma-garch怎样预测

原文链接:http:tecdat.cn?p=20015本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。均值模型本节探讨条件均值模型。iid模型我们从简单的iid模型开始。iid模型
Python150
(R语言)fit函数代表什么意思?

(R语言)fit函数代表什么意思?

包装函数,允许在相同的连贯函数结构下适应不同的数据挖掘方法。1、R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。2、R是统计领域广泛使用的诞生于19
Python100
R语言学习之决策树

R语言学习之决策树

R语言学习之决策树决策树最重要的2个问题:决策树的生长问题,决策树的剪枝问题。生长问题又包括了2个子问题:从分组变量的众多取值中选择一个最佳分割点和从众多输入变量中选择当前最佳分组变量;剪枝问题包括2个子问题:预修剪(事先指定树的最大深度,
Python120
R语言保存循环结果

R语言保存循环结果

k &lt- list() for(i in 1:1000) {   k[[i]] &lt- nn2() }newdata=c()                       #1 for(i in
Python640
误差线该用标准差还是标准误?

误差线该用标准差还是标准误?

误差线对应的表示的到底是标准差还是标准误?其实……都可以,此外还可以用特定的置信区间(譬如,95%的区间) 误差线 主要指示数据每一个数据点的误差(或不确定性)范围,显示潜在的误差或相对于系列中每一数据标志的不确定程度,以更准确的方式呈
Python180
R语言中的tree和rpart有什么区别

R语言中的tree和rpart有什么区别

rpart包的处理方式:首先对所有自变量和所有分割点进行评估,最佳的选择是使分割后组内的数据更为“一致”(pure)。这里的“一致”是指组内数据的因变量取值变异较小。rpart包对这种“一致”性的默认度量是Gini值。确定停止划分的参数有很
Python190
如何在R语言中使用Logistic回归模型

如何在R语言中使用Logistic回归模型

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败、流失或不流失、涨或跌等,对于这类问题,线性回归
Python130
使用R语言进行协整关系检验

使用R语言进行协整关系检验

使用R语言进行协整关系检验协整检验是为了检验非平稳序列的因果关系,协整检验是解决伪回归为问题的重要方法。首先回归伪回归例子:伪回归Spurious regression伪回归方程的拟合优度、显著性水平等指标都很好,但是其残差序列是一个非平稳
Python120
R语言的ggtree展示进化树的一些常用操作

R语言的ggtree展示进化树的一些常用操作

现在假设你已经拿到了nwk格式的进化树文件,如下 现在进化树的所有信息都存储在了 tree 这个变量里 用到的的 geom_tiplab()可以首先加上 theme_tree2() 函数显示出坐标轴范围,然后用 xlim()
Python120
请问,在统计学中,R-squared误差指的是什么意思?

请问,在统计学中,R-squared误差指的是什么意思?

在线性回归以及广义线性回归中,R-squared误差的大小意味着模型的拟合度的好坏。R-squared误差取值范围为0到1,这个值越接近1说明模型的拟合度越好。在R语言中,对于一个线性回归r,可以使用函数summary(r)来查看r的各种参
Python120
请问,在统计学中,R-squared误差指的是什么意思?

请问,在统计学中,R-squared误差指的是什么意思?

在线性回归以及广义线性回归中,R-squared误差的大小意味着模型的拟合度的好坏。R-squared误差取值范围为0到1,这个值越接近1说明模型的拟合度越好。在R语言中,对于一个线性回归r,可以使用函数summary(r)来查看r的各种参
Python200
R语言实现线性拟合

R语言实现线性拟合

formula代表拟合的公式,如Y~X,则对因变量Y和自变量X作线性拟合拟合模型为 y=a+bx ,如Y 0+X或Y X+0则除对因变量Y和自变量X作线性拟合外,还规定改直线必过原点及拟合模型为 y=x 。 lm对象即lm函数返回
Python230
请问,在统计学中,R-squared误差指的是什么意思?

请问,在统计学中,R-squared误差指的是什么意思?

在线性回归以及广义线性回归中,R-squared误差的大小意味着模型的拟合度的好坏。R-squared误差取值范围为0到1,这个值越接近1说明模型的拟合度越好。在R语言中,对于一个线性回归r,可以使用函数summary(r)来查看r的各种参
Python140
R方(R-squared)

R方(R-squared)

R2是一种易于计算和非常直观的用于度量相关性的指标 我们中的大多数人已经熟悉了相关性和它的度量标准R,就是常说的Pearson相关系数。 如果相关系数R接近1或者-1,则说明这两个变量是密切相关的, 比如身高与体重。 其实R平方
Python130
python逻辑回归怎么求正系数

python逻辑回归怎么求正系数

Python 逻辑回归求正系数的方法可以分为两种:1. 使用线性模型的求解方法:可以使用sklearn中的LogisticRegression类来求解正系数,调用其中的fit()方法就可以求解出正系数。2. 使用梯度下降法:可以自己实现梯度
Python430