通常来说，我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性：完善特征工程（feature engineering）或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼，我们可以发现人们更钟爱于Boosting算法，这是因为和其他方法相比，它在产生类似的结果时往往更加节约时间。Boosting算法有很多种，比如梯度推进（Gradient Boosting）、XGBoost、AdaBoost、Ge
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2023-07-24 17:59:08
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作者 Debrati引言 变量选择是模型构建的一个重要方面，每个分析人员都必须学习。毕竟，它有助于排除相关变量、偏见和不必要噪音的限制来建立预测模型。 许多分析新手认为，保持所有（或更多）的变量就能产生最佳的模型，因为你不会丢失任何信息。可悲的是，他们错了！ 从模型中删除一个变量，增加了模型的精度，这种事情你遇到过多少次？ 至少，我已经碰到过很多次。这样的变量往往被发现是相关的，而且会妨碍实现
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2023-07-31 16:31:30
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作者 Debrati引言 变量选择是模型构建的一个重要方面，每个分析人员都必须学习。毕竟，它有助于排除相关变量、偏见和不必要噪音的限制来建立预测模型。 许多分析新手认为，保持所有（或更多）的变量就能产生最佳的模型，因为你不会丢失任何信息。可悲的是，他们错了！ 从模型中删除一个变量，增加了模型的精度，这种事情你遇到过多少次？ 至少，我已经碰到过很多次。这样的变量往往被发现是相关的，而且会妨碍实现更
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2023-08-01 15:17:50
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1.什么是雷达图？ 雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，不规则多边形，极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图，轴径向排列。 雷达图和折线图是是很相似的，只不过坐标轴由直线坐标轴，变成了极坐标轴。2.绘图前的数据准备 demo数据可以在https://www.
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2023-09-18 16:05:57
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R语言数据的可视化-星图和脸谱图星图和脸谱图函数使用说明以下内容全部来自《统计学——基于R》书本的学习星图可以针对一个二维矩阵的两组变量分别建立表格。用P个变量圆P等分，将p个半径连接，形成一个p边型。n个样本形成n个p边形，称为星图。注意需要将表格的数据转换成矩阵形式，并保存 例：现有数据表：这是RData格式的文件，除了第一行的为指标，其他的都是数据将数据框转换为矩阵形式matrix2_3&l
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2023-09-29 20:36:28
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SPSS只能完成主成分分析的一部分环节，主成分得分等计算尚需结合其他工具(如Excel)来完成，这对SPSS用户来说，是极不方便的。小兵建议大家直接采用R语言实现主成分分析，今天先送上一枚案例。使用R语言自带USJudgeRatings法官综合素质评分数据，每位法官均有12项维度打分，我们觉得用12个指标评价一位法官过于复杂了，现在请对12个维度打分变量进行降维处理，造几个主成分来用于综合评价。数
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2023-08-08 14:05:41
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雷达图简介雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，不规则多边形，极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图，轴径向排列。像六边形战士就是说的马龙的力量、速度、技巧、发球、防守、经验六个方面的六维雷达图是六边形的。ggradar介绍我们将用ggradar这个包来绘
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2023-10-24 19:48:18
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准备数据需要准备两个数据：一个是基因表达谱，另一个是基因的注释（可以为KO注释，也可以是别的什么注释）基因表达谱sample1sample2sample3...gene11.02.02.0...gene23.03.04.0...gene35.05.05.0...gene46.07.09.0..................通路信息geneKOpathwaygene1KO1pathway1gene
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2023-09-04 14:47:27
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拼凑sql
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Patchwork is a package for the R programming language that simplifies data visualization layouts through a simple math-like
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2024-08-06 20:48:21
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以下函数只为满足常用的若干作图需求。
基本作图： plot(x)、plot(x, y) #散点图，最多两个变量
#可使用参数type生成不同的效果图。常用‘l’、‘o’、‘h’，分别为折线图，点线图，垂线图。 #’s'和’S'是折线图，前者是先水平后垂直，后者是先垂直后水平；’n'是不显示，
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2023-10-31 23:48:18
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C++能解决的瓶颈问题有:由于迭代依赖于之前结果，循环难以简便的向量化运算递归函数，或者是需要对同一个函数运算成千上万次R语言缺少一些高级数据结构和算法我们只需要在代码中写一部分C++代码来就可以处理上面这些问题。后续操作在Windows下进行，你需要安装Rtools，用install.packages("Rcpp")安装新版的Rcpp，最重要一点，你需要保证你R语言时不能是C:/Program
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2023-08-14 10:49:43
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环境空间 ( environment ) 对于刚接触 R 语言的我来说，是比较陌生的。虽然不了解它的运行原理，但也不影响我使用 R 语言。环境空间是 R 语言中关于计算机方面的底层设计，主要用于R语言是环境加载器。通过环境空间，封装了加载器的运行过程，让使用者在不知道底层细节的情况下，可以任意加载使用到的第三方的 R 语言程序包。介绍在R语言中，不管是变量，对象，或者函数，都存在于 R 的环境空间
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2023-09-02 13:55:38
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文章目录柱状图用腻了？试试好看的弦状图弦图简介数据准备代码部分载入R语言包数据导入颜色设定画图保存以上图片Circlize包的所有参数(个性化设置)笔者个性化弦图 柱状图用腻了？试试好看的弦状图作者：郑伟弦图简介总体来讲，弦图是一种可视化微生物物种或基因相对丰度的方法。平时大多数时间我们看到的文章一般都用柱状图表示微生物或者基因的相对丰度，弦图和柱状图最大的区别就在于它不仅可以用来表示微生物物种
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2024-01-08 22:46:43
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在我们的一篇客户文章的GO/KEGG富集分析部分有这样一类热图（如下），通过改变颜色条的映射方式，以0.05为分界，非常巧妙地实现对Q值(也可以是P值)的可视化展示，直观展示出感兴趣通路在不同比较组的富集情况。 genes,2019 绘制这样的热图，有两个关键的步骤：颜色条的控制和分组信息的添加。接下来，就为大家介绍如何使用R语言的pheatmap包绘制这样的图表
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2023-06-21 10:07:04
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R语言中遇到的问题们通配符 %*%矩阵乘法PCA主成分分析#1导入数据
data(iris)#直接导入内置数据集
head(iris)
#2将变量中心化（各数据减去均值）和标准化（并除以标准差）
iris2=scale(iris[,1:4], center=T,scale=T)
head(iris2)
#3计算协方差矩阵
cm1<-cor(iris2)
cm1
#4计算特征值矩阵，得到特征值
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2023-10-25 19:29:39
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R学习：R for Data Science（一）分面添加额外变量的一种方法是使用图形属性。另一种方法是将图分割成多个分面，即可以显示数据子集的子图。这种方法特别适合添加分类变量。 library(tidyverse)
library(ggplot2)
a=mpg#查看mpg 要想通过单个变量对图进行分面，可以使用函数facet_wrap()。其第一个参数是一个公式，创建公式的方式是在 ~
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2023-09-11 12:48:31
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R语言提供了大量的库来实现绘图功能。饼图，或称为饼状图，是一个划分为几个扇形统计图表，用于统计量、频率或百分比之间的相对关系。R语言使用ｐｉｅ（）函数来实现饼图。 R绘图——条形图条形图，也称为柱状图条形图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。条形图可以是水平或垂直的，每个长方形都可以有不同的颜色。R语言使用barplot()函数来创建条形图。 &nb
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2023-08-17 16:36:01
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备注：学习备忘在R中使用函数par()或layout()可以容易地组合多幅图形为一幅总括图形。你可以在par()函数中使用图形参数mfrow=c(nrows, ncols)来创建按行填充的、行数为 nrows、列数为ncols的图形矩阵。另外，可以使用nfcol=c(nrows, ncols)按列填充矩阵。> attach(mtcars)
> opar<-par(no.reado
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2023-05-24 09:50:31
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在既往的内容中，我们介绍了多因素回归分析时，为探讨影响因素对结局事件的影响大小，可以利用森林图更直观的将回归结果可视化。还没来得及阅读的小伙伴请点击查看：同样是构建多因素回归模型，往往我们另一个主要目的是为了对结局事件的发生风险进行预测，那么是否也可以将预测模型的结果，像森林图那样可视化地展示出来呢？今天小咖就来带大家认识一下神奇的列线图。认识列线图列线图(Alignment Diagram)，又
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2024-01-26 18:13:44
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上一期”【R语言】——聚类热图绘制（pheatmap)“介绍了R语言pheatmap包绘制聚类热图的基础代码，本期介绍当需要同时在热图上显示分组情况时，可利用pheatmap包构建分组信息，从而以不同的颜色等方式来展现分组情况。1 数据准备数据输入格式（csv格式）：2 R包加载及数据导入#下载包#
install.packages("pheatmap")
install.packages("
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2023-08-31 17:16:39
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