R语言melt/cast。一个图搞定数据整合和拆分
R语言数据处理方法~小结(转)
文章目录1. R自带函数
2. reshape2数据重构
3. dplyr
4. tidyr
5. 字符串处理
1. R自带函数1.1 转置使用函数t()可对一个矩阵或数据框进行转置,对于数据框,行名将变成变量(列)名。
数列array进行维度转换 a
转载
2023-06-23 13:46:32
333阅读
## R语言rpart函数用法
### 一、流程图
首先,我们来看一下使用rpart函数的整个流程。可以使用以下表格展示步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 数据准备:导入所需的数据,并对数据进行预处理 |
| 步骤二 | 构建决策树模型:使用rpart函数构建决策树模型 |
| 步骤三 | 可视化决策树:将构建好的决策树可视化 |
| 步骤四 |
初用R,发现在用基础包绘图时不同的画图函数中很多参数都通用的,每次遇见都要去R中查help文件,所以在此借鉴论坛中优秀的par解说,整理成手册,加深自己记忆的同时,方便以后查找参数~
转载
2023-05-30 08:00:45
394阅读
rep(1:4, 2) #1-4整段重复2次
rep(1:4, each = 2) #1-4,逐个重复2次
rep(1:4, c(2,2,2,2)) #1-4按顺序,每个分别重复2、2、2、2次
rep(1:4, c(2,1,2,1)) #1-4按顺序,每个分别重复2、1、2、1次
rep(1:4, each = 2, len = 4) # 1-4,每个分别重
转载
2023-05-22 10:54:10
114阅读
背景有时候我们需要对一组数据进行趋势检验,比如患者服药后随着时间的推移患者某指标是否有上升或者下降趋势,又或者我们观测了某个城市近十年来的温度后想要探究该城市气温的变化趋势。下面我主要给大家介绍下如何非常简单便捷地使用R语言对数据进行Mann-Kendall趋势检验。Mann-Kendall趋势检验(下称MK检验)是一种非参数检验,它不需要数据服从特定的分布(例如高斯分布等等),允许
转载
2023-08-05 22:52:32
149阅读
# 用rpart进行决策树建模
![R语言Rpart](
## 简介
在机器学习和数据挖掘领域,决策树是一种常用的建模方法。它可以根据一系列特征和标签之间的关系,构建一个树形结构来进行预测和分类。R语言中提供了rpart包,可以方便地进行决策树的建模和预测。本文将介绍rpart的使用方法,并通过一个示例来演示如何使用rpart进行决策树建模。
## rpart包介绍
rpart是R语言中
POSTSCRIPT语言中有许多操作符用于制定程序内流的控制。我们在前一章使用了一个repeat运算。所有的控制操作符都使用了之前简要提到的对象类型,即函数,用于我们调用。7.1、函数函数(既过程)是一个数组,其内容由解析器执行。当解析器在程序中遇到一系列对象(值和名称)时,它执行与这些指令相应的操作,将对象放在堆栈上,查找和执行操作符和过程。但是如果一系列对象用括号括起来,则不会立即执行,而是放
rpart包可实现回归树。通常分为两步建立回归树:1.生成一棵较大的树 2.通过统计估计删除一些结点来对树进行修剪。
转载
2017-11-26 21:56:00
145阅读
# R语言rpart 分组原理
## 介绍
在数据分析和机器学习中,决策树是一种常用的分类和回归算法。rpart是R语言中的一个包,用于构建决策树模型。它基于CART(分类回归树)算法,通过对输入数据集进行递归划分,生成一个树形结构,以实现数据的分类和预测。
## rpart包简介
rpart包是R语言中用于构建决策树模型的一个常用包。首先,我们需要安装rpart包并加载它。以下是代码示例:
**R语言rpart输出概率**
在机器学习中,分类是一个常见的问题。我们希望能够根据一些特征来预测一个事物属于哪个类别。在R语言中,有许多机器学习算法可以实现分类任务,其中之一就是rpart包。
rpart是一个用于决策树建模的R语言包。它可以根据提供的特征和对应的类别标签来构建一棵决策树,然后用该树来预测新的样本的类别。通常,rpart输出的是预测的类别,但有时我们也希望得到每个类别的概率
决策树模型
是一种简单易用的非参数分类器。它不需要对数据有任何的先验假设,计算速度较快,结果容易解释,而且稳健性强,不怕噪声数据和缺失数据。决策树模型的基本计算步骤如下:先从n个自变量中挑选一个,寻找最佳分割点,将数据划分为两组。针对分组后数据,将上述步骤重复下去,直到满足某种条件。
在决策树建模中需要解决的重要问题有三个:
如何选择自变量 如何选择分割点 确定停止划分的条件在 R语言 中
转载
2023-08-07 10:10:14
97阅读
plot函数dose <- c(20,30,40,45,60)
druga <- c(16,20,27,40,60)
drugb <- c(15,18,25,31,40)
plot(dose,druga)plot(dose,druga,type = "b") -- type="b" 代表有点和线plot(dose,druga,type = "c") -- 只有线没有点dos
转载
2023-09-06 13:44:41
128阅读
本笔记中原始数据及代码均来源于李东风先生的R语言教程,在此对李东风先生的无私分享表示感谢。某些非线性关系可以通过对因变量和自变量的简单变换变成线性回归模型。 例如, 彩色显影中, 染料光学密度Y与析出银的光学密度x有如下类型的关系这不是线性关系。两边取对数得令则为线性关系。 从n组数据得到变换的数据对变换后的数据建立线性回归方程反变换得则有
转载
2023-06-25 12:42:37
76阅读
目录1.diag()函数 2.eigen()函数3.svd()函数4.qr()函数 5.dim()函数6.nrow()函数7.ncol()函数8.cbind()函数与rbind()函数 9.as.vector()函数与as.matrix()函数10.solve()函数11.aperm()函数12. apply()函数1.diag()函数(1)作用一:求矩阵对
转载
2023-05-24 10:51:58
850阅读
R有着非常强大的绘图功能,我们可以利用简单的几行代码绘制出各种图形来,但是有 时候默认的图形设置没法满足我们的需要,甚至会碰到各种各样的小问题:如坐标轴或者标题出界了,或者图例说明的大小或者位置遮挡住了图形,甚至有时候默认 的颜色也不能满足我们的需求。如何进行调整呢?这就用到了“强大”的函数par()。我们可以通过设定函数par()的各个参数来调整我们的图形,这篇博 文就是对函数par()的各个参
转载
2023-08-12 22:42:36
352阅读
关于决策树理论方面的介绍,李航的《统计机器学习》第五章有很好的讲解。传统的ID3和C4.5一般用于分类问题,其中ID3使用信息增益进行特征选择,即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割,C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。特征A对训练数据D的信息增益g(D, A) = 集合D的经验熵H(D) - 特征A给定情况下D的经验条件熵H(D|A)特征A对训练数据D的信息增益比r(D, A)
R是一种用于统计计算与作图的开源软件,同时也是一种编程语言,它广泛应用于企业和学术界的数据分析领域,正在成为最通用的语言之一。由于近几年数据挖掘、大数据等概念的走红,R也越来越多的被人关注。一、环境准备操作系统windows下载安装R 地址:http://mirrors.xmu.edu.cn/CRAN/下载安装RStudio(一个非常实用的R语言的IDE,是一个免费的软件) 地
转载
2023-06-05 15:07:20
393阅读
plot()函数是R中基本的画x-y两个变量的函数,其用法如下为:plot(x, y, ...)
例如:首先我用runif()函数产生了两列随机数:x1,y1,然后用plot()函数直接画图:
转载
2023-05-24 21:19:25
191阅读
3.1 常用图形参数R是一个功能强大的图形构建平台,可以逐条输入语句构建图形元素(颜色、点、线、文本等),逐渐完善图形,直至得到想要的结果。更改图形参数有两种方式,一种是直接在绘图函数中设置参数,这种方式只影响当前的绘图函数;另一种是通过par()函数设置,这种方式会影响当前绘图设备上的所有图形。3.1.1 颜色元素R语言可以设置绘图参数col,改变图像、坐标轴、文字、点、线等的颜色。例如,对数据
转载
2023-07-07 14:40:17
1140阅读
文章目录plot()函数函数形式及参数**type**参数pch参数lty参数bty参数adj 参数可以控制文字的 对齐方式实例par函数参数介绍控制文字或字符大小颜色字体坐标轴实例坐标轴延长坐标轴不显示points函数实例lines函数实例ablines函数实例axis 函数函数形式及参数介绍实例实例1实例2title函数实例text 函数实例mtext 函数实例segments 函
转载
2023-07-03 20:36:28
235阅读