---恢复内容开始---森林的建立一般来说有三种结构：双亲，孩子链表，孩子兄弟，其中孩子链表是使用最广泛的，双亲表示主要反映的是一种邻接关系，孩子链表也是如此，因此，这两种结构主要是应用在图的存储中，表示邻接矩阵和邻接表，而孩子兄弟表示法则是树和森林的最佳储存。首先是对于他的实现：我在这里介绍一种比较麻烦的方法，也就是通过建立双亲表示的森林来间接建立二叉链表。1 bool CreateTreeFr
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2024-05-19 06:55:46
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前言本文试图提纲挈领的对决策树和随机森林的原理及应用做以分析决策树算法伪代码def 创建决策树:
if (数据集中所有样本分类一致): #或者其他终止条件
创建携带类标签的叶子节点
else:
寻找划分数据集的最好特征
根据最好特征划分数据集
for 每个划分的数据集:
创建决策子树(
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2024-10-09 12:51:38
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1写在前面我想大家肯定都用过森林图，应用比较多的场景可能是展示meta分析，回归分析结果的时候。? 画森林图的包还是挺多的，今天介绍一下forplo包的用法。?2用到的包rm(list = ls())
library(tidyverse)
library(forplo)
library(meta)
library(autoReg)
library(survival)3meta分析结果可视化3.1
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2023-11-23 12:44:05
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目录随机森林参数意义随机森林调参模型保存 随机森林参数意义sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100, *, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_
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2023-11-28 08:30:10
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继续自学深度学习。今天主要是对logistic 回归模型进行介绍。 目录1.logistic 回归模型（一）logistic 回归模型的符号（二）损失函数（三）成本函数2.梯度下降法正向传播、反向传播3.向量化logistic 回归 1.logistic 回归模型logistic 回归是一个用于二分分类的算法。我们以识别猫为例子。比如我们输入一张猫的图片，我们知道，在计算机中图片是由像素点表示的，
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2023-11-25 11:43:20
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本周为大家重点介绍一下风暴统计平台的最新板块——亚组森林图！现在亚组分析好像越来越流行，无论是观察性研究还是RCT研究，亚组分析一般配备森林图。比如这张图：还有这个：森林图不仅是画图的画法，背后还要整套整套的统计回归分析，郑老师之前在公众号也有过介绍R语言的绘图：非常巧妙的教程：一行代码实现亚组分析目前风暴统计可以快速实现这个功能，直接形成SCI发表级的图形！下面通过一个实操案例来进行操作展示！一
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2024-08-13 15:21:01
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逻辑回归与Softmax简单理解：一个是二分类，一个是多分类。主要区别是：softmax的函数变了，变化后的函数可以分成多个类别，而逻辑回归的函数只可以分为两个类别。Logistic 回归与 Softmax 回归是两个基础的分类模型，虽然听名字像是回归模型，实际上并非如此。Logistic 回归，Softmax 回归以及线性回归都是基于线性模型。其实 Softmax 就是 Logistic 的推广
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2024-03-31 20:00:31
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线性回归学习线性回归之前必须先要了解什么是回归，了解回归之前我们先从分类算法说起。前面我们介绍的算法都属于分类算法，分类顾名思义就是预测样本对应的应该是哪一类，比如决策树实战中预测泰坦尼克号的乘客生还还是遇难，比如knn实战中预测对应的书写数字应该属于哪一类（即哪一个数字）等等这些都属于分类算法可以看到分类算法对应的目标变量都是类别型，而在回归算法中对应的目标变量都是连续型。像下面这个图，就是一个
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2024-05-21 14:20:41
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# Logistic回归分析森林图
## 概述
在生态学研究中，森林图是一种用于展示物种间相互作用关系的工具。通过分析森林图，我们可以了解到物种之间的共存、竞争和捕食等关系。为了更好地理解和预测森林生态系统的运行机制，我们可以使用logistic回归分析来探究和预测物种间相互作用的概率。
本文将介绍如何使用R语言进行logistic回归分析，并以森林图为例进行解释和实践。我们将按照以下步骤进行
原创
2023-08-10 08:38:52
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# R语言中逻辑回归的森林图绘制
逻辑回归是一种广泛应用于统计学和机器学习中的分类模型工具，主要用于二元分类问题。通过逻辑回归，我们可以了解输入变量（特征）如何影响结果变量（响应）。为了更好地可视化逻辑回归的结果，森林图（Forest Plot）是一种理想的展示形式。
本文将介绍如何在R语言中绘制逻辑回归的森林图，并包含必要的代码示例，帮助大家更好地理解这一过程。
## 逻辑回归分析概述
原创
2024-08-05 09:11:49
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1.分类回归树CART随机森林是由多颗CART树组成的，下面简单叙述下回归树及生成树的算法（1）最小二乘回归树生成算法
（2）分类树的生成分类树可以使用基尼指数作为分类标准，至于为什么上面的指标，我们可以从信息论的角度思考。同样采样这样的分类标准会导致生成树选择最优属性时会偏向类别比较多的属性，因此在实际使用的过程中应对数据集进行处理或者控制树的深度。虽然决
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2024-02-17 19:39:06
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# 如何使用R语言画Logistic回归分析森林图
## 概述
Logistic回归分析是一种用于建立预测性模型的统计方法，在分类问题中应用广泛。森林图是一种用于可视化多个Logistic回归模型的工具。本文将介绍如何使用R语言画Logistic回归分析森林图。
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装和加载必要的R包 |
| 2 | 准备数据 |
原创
2023-11-23 12:03:33
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机器学习就是样本中有大量的x（特征量）和y（目标变量）然后求这个function。求函数的方法，基于理论上来说，大部分函数都能找到一个近似的泰勒展开式。而机器学习，就是用数据去拟合这个所谓的“近似的泰勒展开式”。 实际面试时很看重和考察你的理论基础，所以一定一定要重视各个算法推导过程中的细节问题。这里主要介绍：logistic回归，随机森林，GBDT和Adaboost1.逻辑回归逻辑回归从统计学的
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2024-08-11 16:56:25
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使用logistic回归算法进行分类是机器学习中常用的方法之一。在R语言中，我们可以使用`glm()`函数来实现logistic回归。本文将介绍如何使用R语言进行logistic回归分析，并通过亚组分析来解释模型结果。同时，我们还将使用森林图来可视化模型的预测效果。
首先，我们需要准备数据。假设我们有一组关于肿瘤是否为恶性的数据，其中包含了一些特征变量，如肿瘤的大小、形状、表面光滑度等。我们可以
原创
2023-09-12 11:16:27
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### R语言单因素逻辑回归画森林图的流程
在本文中，我们将学习如何使用R语言进行单因素逻辑回归分析，并绘制森林图。整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------------------|
| 1 | 安装和加载所需的R包 |
| 2
# 使用R语言建立亚组logistic回归森林图
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用R语言建立亚组logistic回归森林图。下面是整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 动作 |
| -------- | -------- |
| 步骤 1 | 安装并加载必要的R包 |
| 步骤 2 | 导入数据 |
| 步骤 3 | 数据预处理 |
| 步骤 4 | 构建亚组logistic回归模型
原创
2023-08-25 07:34:02
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# R语言画森林图展示Logistic回归分析
Logistic回归是统计学中一种用于处理分类问题的方法，特别是在二分类问题中。在R语言中，我们可以使用`rpart`或`glm`函数进行Logistic回归分析。分析完成后，我们可以使用森林图（forest plot）来可视化回归结果，帮助我们更好地理解模型的预测能力。
## 1. 准备工作
首先，我们需要安装并加载必要的R包。这里我们使用`
原创
2024-07-15 18:37:39
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一、Logistic回归介绍Logistic回归模型之前，首先看一个并不常见的概率分布，即Logistic分布。设X是连续随机变量，X服从Logistic分布是指X具有下列的分布函数和密度函数：式中，为位置参数，> 0为形状参数。Logistic的分布的密度函数f(x)和分布函数F(x)的图形如下图所示。其中分布函数属于Logistic函数，其图形为一条S形曲线。该曲线以点(,1/2)为中心
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2023-11-10 21:51:52
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CART模型 ，即Classification And RegressionTrees。它和一般回归分析类似，是用来对变量进行解释和预测的工具，也是数据挖掘中的一种常用算法。如果因变量是连续数据，相对应的分析称为回归树，如果因变量是分类数据，则相应的分析称为分类树。决策树是一种倒立的树结构，它由内部节点、叶子节点和边组成。其中最上面的一个节点叫根节点。构造一棵决策树需要一个训练集，一些例
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2024-01-04 10:16:16
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随机森林回归算法是决策树回归的组合算法，将许多回归决策树组合到一起，以降低过拟合的风险。随机森林可以处理名词型特征，不需要进行特征缩放处理。随机森林并行训练许多决策树模型，对每个决策树的预测结果进行合并可以降低预测的变化范围，进而改善测试集上的预测性能。算法思想随机森林是决策树的组合，将许多决策树联合到一起，以降低过拟合的风险。随机森林在以决策树为机器学习构建 Bagging 集成的基础上，进一步
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2023-08-14 15:05:57
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