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2023-02-24Python360
如何用R语言绘制散点图(数据分组展示)并同时添加全数据的线性和指数两条拟合线?用R作图,比用EXCEL要灵活的多。散点图,直接用plot()即可多类别,在R中就是多变量,用pionts() 加类别拟合曲线用 fit<- lm()lines(fit)添加文字用 text()给你一些代码,你慢慢研究:inst2023-02-24Python1600
2 - 混合线性模型(Mixed models)这次是介绍混合线性模型的一些基础特性 从线性模型变转变为混合模型,是为解决实际问题 混合模型是在康奈尔大学建立的, 为什么在这里? 首先对线性模型(y = Wb + e )拓展,W → [X Z] modeling y(对2023-02-24Python170
r语言计算均方误差怎么判断1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)方差用函数=VARA(A1:Z1)2、MRE(平均相对误差)Excel函数统计STDEV(Sd)计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×2023-02-24Python160
R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测本文分析利用IBM离职员工数据进行分析。在对离职率的影响因素进行观察的基础至上,建立模型并预测哪些员工更易离职。 一般而言,数据分析分为三个步骤:数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据2023-02-24Python170
R语言,values那个框框,数据怎么完全显示1加宽LIST的宽度,使其能容下最长的那个2使用list1.ToolTipText属性,当选中某个记录时,为list1.ToolTipText 属性赋值为这个记录的内容,这样鼠标移上去就会有一个说明,当然也可以用一个LABEL来显示.32023-02-24Python280
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回2023-02-24Python220
GM(1,n)的R语言代码,有会编的给一个!!#灰色预测模型GM(1,1)#用法:#假设数列1 2 3 4 5.5 6 7.5 为已知数据,你要预测后面3项,gm11([1 2 3 4 5.5 6 7.5],10) # 10=7+3# 序列输入格式为:x<-c(1,2,3,2023-02-24Python350
【R语言】绘制误差线图+数据分布+显著性分析写在前面绘制一个生物学研究中最普遍的图,误差线图+数据分布+显著性分析。 自行编写一个数据集,无实际意义。 最后出图的效果: 我选的都是随机数据,没有差异也算是意料之内把。 参考链接: 1. https:2023-02-24Python230
如何在R语言中进行神经网络模型的建立不能发链接,所以我复制过来了。#载入程序和数据 library(RSNNS) data(iris)#将数据顺序打乱 iris <- iris[sample(1:nrow(iris),length(1:nrow(iris))),12023-02-24Python460
C语言,求助下面这句编程怎么理解?其中0x80,0xc0什么意思?(已附上显示程序)0x80在计算机内部表示为1000 0000,汉字编码区别于其他编码的标志就是汉字编码的最高位是1,0xc0是指十六进制。你附的程序里write_com(),write_data()两个函数的具体代码也没给,怎么判断?error:stray2023-02-24Python340
R语言中的多元方差分析R语言中的多元方差分析1、当因变量(结果变量)不止一个时,可用多元方差分析(MANOVA)对它们同时进行分析。library(MASS)attach(UScereal)y <- cbind(calories, fat, suga2023-02-24Python140
误差修正模型该怎么解释建立误差修正模型,首先对变量进行协整分析,以发现变量之间的协整关系,即长期均衡关系,并以这种关系构成误差修正项。 然后建立短期模型,将误差修正项看作一个解释变量,连同其它反映短期波动的解释变量一起,建立短期模型,即误差修正模型。对于非稳定2023-02-24Python150
r语言计算均方误差怎么判断1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)方差用函数=VARA(A1:Z1)2、MRE(平均相对误差)Excel函数统计STDEV(Sd)计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×2023-02-24Python300
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2023-02-24Python180
C语言中小数的误差怎么解决一般是:根据问题领域所容许的的精度,定义一个误差上限(一个极小数)。然后在浮点计算时,计算结果与这个误差上限作比较,而不是与0作比较。例如,牛顿迭代法求值:double f(double x)f(x)double f1(double2023-02-24Python150
r语言计算均方误差怎么判断1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)方差用函数=VARA(A1:Z1)2、MRE(平均相对误差)Excel函数统计STDEV(Sd)计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×2023-02-24Python210
r语言计算均方误差怎么判断1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)方差用函数=VARA(A1:Z1)2、MRE(平均相对误差)Excel函数统计STDEV(Sd)计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×2023-02-24Python130
r语言 决策树 rpart怎么画决策树如果使用rpart()构造的决策树,可以用plot画决策树 ,用text添加标注参见帮助文档:library(rpart)fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data =2023-02-24Python190
基于R语言的分类、聚类研究1.所有在对iris数据集分(聚)类研究中,setosa均可以完全正确分(聚)类,而另外两类则会出现不同程度的误差,这也是导致整个研究模型出现误差的原因; 2.在使用的三种分类研究方法中,决策树模型的效果最优,因此可以使用该方法进行鸢尾2023-02-24Python160