生存分析入门和R分析

生存分析入门和R分析

生存分析主要是使用一系列统计方法调查事件发生时间的研究。 ##生存分析应用于各种领域,如:##在癌症研究中,典型的研究问题是:##生存分析主要方法## 基本的概念 ## 疾病中不同类型事件
Python150
机器学习模型评价指标及R实现

机器学习模型评价指标及R实现

机器学习模型评价指标及R实现1.ROC曲线考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative)。对一个二分问题来说,会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive)
Python80
自编码器和分类器python

自编码器和分类器python

你好,下面是一个keras的softmax分类器+自编码器的python代码。你需要安装最新的theano1.0.4才可以跑。import osos.environ['KERAS_BACKEND'] = 't
Python150
自编码器和分类器python

自编码器和分类器python

你好,下面是一个keras的softmax分类器+自编码器的python代码。你需要安装最新的theano1.0.4才可以跑。import osos.environ['KERAS_BACKEND'] = 't
Python150
python_numpy最小二乘法的曲线拟合

python_numpy最小二乘法的曲线拟合

在了解了最小二乘法的基本原理之后 python_numpy实用的最小二乘法理解 ,就可以用最小二乘法做曲线拟合了 从结果中可以看出,直线拟合并不能对拟合数据达到很好的效果,下面我们介绍一下曲线拟合。 b=[
Python460
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
Python1120
如何用R语言画ROC曲线图

如何用R语言画ROC曲线图

R语言如何做ROC曲线ROC曲线,做分类时经常会用到的一种结果表现方法。诸如此类的工作,首选工具当然是R。在CRAN上搜了一下,找到一个叫ROCR的包。尽管这个包已经很久没更新了,但用起来还是很爽的。先看一下我画的ROC曲线。里面是三份预测
Python370
桥梁曲线要素中R、 A、 LS、 LC、 TL、 EL是什么意思

桥梁曲线要素中R、 A、 LS、 LC、 TL、 EL是什么意思

R:曲线半径;A:缓和曲线回旋参数;LS:缓和曲线长度;TL:圆弧曲线切线长;EL:圆弧曲线外距.还有L:圆弧曲线长;ZH:从直线终点往缓和曲线起点;HZ:从缓和曲线终点往直线起点;HY:从缓和曲线终点往圆曲线起点;YH:从圆曲线终
Python170
ROC曲线——相关文献实例、原理和绘制方法

ROC曲线——相关文献实例、原理和绘制方法

数据分析最让人着迷的一种用途是可以基于现有数据创建能够区分不同类型情景的机器学习预测模型。通过定义明确的模型,可以确定能够预测结果的最重要影响因素,为战略假设开发有价值的洞察力,甚至可以通过友好的用户界面将模型的逻辑实现到软件应用程序中。
Python180
roc曲线截断值不是整数

roc曲线截断值不是整数

roc曲线截断值不是整数。因为R语言ROC曲线截断值、特异性、敏感性和曲线下面积AUC值的计算和显示_skywindy1的博客-CSDN博客_roc曲线截断值R语言ROC曲线截断值、特异性、敏感性和曲线下面积AUC值的计算和显示R语言绘制R
Python230
【R语言】--- ggplot2绘制折线图

【R语言】--- ggplot2绘制折线图

折线图一般用于描述一维变量随着某一连续变量(通常为时间)变化的情况。即折线图最适合描述时间序列数据的变化情况。也可随着有序离散变量变化。本文介绍ggplot2包的geom_line()函数绘制折线图。绘制方法是首先调用ggplot()函数选
Python130
R语言|绘制物种累计曲线

R语言|绘制物种累计曲线

物种累积曲线( species accumulation curves)用于衡量和预测群落中物种丰富度随样本量扩大而增加的幅度,在生物多样性和群落调查中,被广泛用于判断样本量是否充分的并估计群落丰富度。 一般而言,在样本量较少的情况下,
Python120
R语言|绘制物种累计曲线

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物种累积曲线( species accumulation curves)用于衡量和预测群落中物种丰富度随样本量扩大而增加的幅度,在生物多样性和群落调查中,被广泛用于判断样本量是否充分的并估计群落丰富度。 一般而言,在样本量较少的情况下,
Python220
R语言绘制生存曲线95%区间

R语言绘制生存曲线95%区间

1. 安装和加载包绘制Kaplan-Meier生存曲线需要用到的R包:survminer和survival。 library(survminer) # 加载包 library(survival) # 加载包2 拟合曲
Python230
R语言绘制生存曲线图

R语言绘制生存曲线图

下图显示内置数据集colon,病人rx处理分为三组(下图第三列),对照组: Obs ,处理组一:Levamisole (Lev) ,处理组二: Levamisole + 5-fluorouracil (Lev+5FU) # loads
Python280