# 如何在R语言中实现RFCV（随机森林交叉验证）
## 引言
在数据科学和机器学习中，交叉验证（Cross-Validation）是评估模型性能的重要方法之一。而RFCV（随机森林交叉验证）则是结合了随机森林模型和交叉验证的强大技术。本文将指导你如何在R语言中实现RFCV，尤其适合刚入行的小白。我们将通过具体的步骤和代码示例来进行讲解。
## 流程概述
首先，我们需要明确整个实现RFCV的
原创
2024-10-19 08:41:41
129阅读
（乍一看以为懂了，再看似懂非懂，细看完全不懂，太难了，语言是个坎）Vue RFCs一、RFC是啥?"RFC"(request for comments) 请求评议，目的是为新功能进入框架提供一致且受控的路径。很多变化，包括bug修复和文档说明的更进可以在日常的GayHub工作流中实施和评估。但是有些实质性的变化，我们要求这些变化经历一个设计过程，并且在Vue核心团队和社区中一致通过。二、
转载
2023-09-22 14:23:21
373阅读
文章目录前序r d p q一、一元随机数的产生1.均匀分布随机数runif2.正态分布随机数的产生rnorm3.指数分布随机数产生rexp4.二项分布随机数的产生rbinom二、多元随机数的产生mv，rm，pm1.多元正态分布随机数2.多元正态分布的累积概率、密度函数、分位数3.多元t分布随机数三、随机抽样sample1.放回与无放回抽样2.重抽样四、统计模拟几种常见的模拟方法1. 二项分布模拟
转载
2023-08-17 10:44:37
12阅读
在正式分析数据前，我们通常需要先预处理一下数据，比如筛选有效样本，定义变量格式，处理缺失值等，目的是把数据整理成比较清洁的形式，便于后续处理，而R的tidyverse系列工具包针对此提供了丰富多样的处理方案。本篇内容主要介绍常用的数据导入函数和dplyr包中的一些重要函数。1 数据导入R支持多种数据格式，最常见的是csv和excel文件。1.1 导入csv文件read.table()和read.c
转载
2024-08-06 22:17:57
153阅读
随机森林(Random Forest，RF） 1、定义随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测
转载
2024-03-14 17:43:54
150阅读
对于随机森林算法，原理我想大家都会去看论文，推荐两个老外的网址http://www.stat.berkeley.edu/users/breiman/RandomForests/和https://cwiki.apache.org/MAHOUT/random-forests.html，第一个网址是提出随机森林方法大牛写的，很全面具体，第二个是我自己找的一个，算是一个简化版的介绍吧。说白了，随机森林分类
转载
2024-02-27 11:17:13
39阅读
注： 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授：
Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介，发表于2018年7月的R语言期刊，主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望，sf包是一个非常了不起的工具，在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范（simple feature），结合tidyverse工具箱组合
转载
2023-06-30 18:38:28
419阅读
1.单因素方差分析：适用于单因素A有两个水平或以上，研究个水平对因变量的影响正态假设条件：W检验shapiro.test():原假设为数据来自正态分布方差齐性条件：Bartlett检验（主要用于正态分布的数据） bartlett.test(x, g, ...)x是数据向量或列表（list）；g是因子向量，如果x是列表则忽略g。 当使用数据集时，也可以通过formula调用函数&
转载
2023-06-25 20:40:28
271阅读
R操作关系型数据库基本要求： R语言基础，懂得一定SQL语法， 懂得使用搜索引擎目标： 学会使用DBI操作SQLite数据库简介R本身不具备数据库操作能力，需要额外的扩展包--DBI(database interface)。DBI将数据库管理分为前端和后端。用户在前端使用对应的API, 经由DBI转换成相应的底层操作.DBI分为三个部分：数据库驱动， 负责与数据库进行交互，比如说与SQLite数据
转载
2024-04-26 09:20:49
91阅读
R语言入门学习笔记
从2018年秋季（大二上学期）开始接触R语言，曾在2019年寒假读过一遍本书的第一版，感觉受益匪浅，之后遇到问题也曾回头来查阅这本书，前几天刚学习过Simulink，趁现在有空再来温习这本书，回顾一下代码和各种命令，简单记录。虽然感觉R的功能和用途不如MATLAB广泛，但是需要派上用场的时候如果能熟练地运用真的是很好的体验。R用方括号
转载
2023-06-25 11:56:37
312阅读
在 R 里面 numeric 类型包含了很多子类型,其中最常见的就是 double 和 integer, 但因为最常用的是 double, 除非你特别标明是 integer (用 as.integer), 系统都会认为是 double。 那为什么要有 integer 这个类型呢? 一是为了
转载
2023-06-02 16:16:31
226阅读
R拥有许多用于存储数据的对象类型，包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表，下面来为大家简单介绍一下标量标量是只含一个元素的向量，例如f <- 3、g <- "US"和h <- TRUE。它们用于保存常量向量函数c，是组合函数a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2, 4)
b <- c("one", "two", "three")
c <- c(TR
转载
2023-08-31 16:10:04
93阅读
目录一、数据二、logistic回归1.拟合2.预测三、probit回归四、经典判别分析（线性、混合线性、灵活线性）五、交叉验证与比较一、数据脊柱数据（Column_2C.csv、Column_3C.csv）有两个版本，区别在于分为两类还是3类。不过是.dat文件，需要进行相应的转换或者直接下载我上传的文件，是已经对格式和数据经过处理，可以直接进行分析的csv文件。数据具有6个自变量（生物力学特征
转载
2023-09-11 12:41:45
132阅读
本文讲述R语言中apply家族的函数的使用方法。一、lapply
最好不要试图一开始就用apply函数，因为它比lapply函数复杂。lapply函数是apply家族的函数中逻辑最简单、版本兼容性、最user-friendly的函数。你甚至可以用lapply这一个函数打天下。其基本语法为：lapply(Vector, function(ii) { ... })。例如，有这样一个data.frame
转载
2023-06-16 19:39:15
111阅读
bigmemory： 管理大规模矩阵的共享内存以及映射文件1 描述bigmemory bigmemory负责创建，存储，访问和操作大量的矩阵。矩阵，默认情况下会分配给共享内存并且可以使用内存映射文件。 biganalytics,&n
转载
2023-07-04 13:42:52
388阅读
在计量经济学中，经常要对时间序列数据进行回归建模。时间序列数据通常具有异方差（Heteroscedasticity）和自相关（Autocorrelation）的性质，此时使用传统的最小二乘法（OLS）估计回归参数虽然仍可得到参数的无偏估计，但是传统方法计算出来的参数方差具有偏差，会导致参数的t检验不准确，常出现虚假显著的情况。为避免这种情况，计量经济学中常对上述参数的方差进行调整，最常用的是N
转载
2023-09-14 13:09:06
448阅读
安装R和Rstuido软件 R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境；Rstudio是编辑、运行R语言的最为理想的工具之一。1、官网下载R安装包 下载地址为：https://cran.r-project.org 进入链接，如下图所示，在页面顶部提供了三个下载链接，分别对应三种操作系统：Windows、Mac和Linux。请选择自己操作系统对应的链接，接下来我将以windows为例给
转载
2023-08-10 13:02:35
211阅读
本文主要介绍R语言中基本图形的绘制，包含以下几种图形：1.条形图 2.饼图 3.直方图 4.核密度图 5.箱线图 6.点图1.直方图的绘制 #直方图绘制
barplot(height)
#height是一个向量或者矩阵
a<-c(1,2,3,4,5,6)
#垂直直方图
barplot(a,main="Simple Bar Plot",xlab="
转载
2023-07-16 16:45:09
118阅读
统计检验是将抽样结果和抽样分布相对照而作出判断的工作。主要分5个步骤：建立假设求抽样分布选择显著性水平和否定域计算检验统计量判定 —— 百度百科
假设检验(hypothesis test)亦称显著性检验(significant test)，是统计推断的另一重要内容，其目的是比较总体参数之间有无差别。假设检验的实质是判断观察到的“差别”是由抽样误差引起还是总体上的不同，目的是评价两种不同处理引起效应
转载
2023-10-07 22:38:46
236阅读
简介R语言主要用于数据可视化与统计分析，当然现在也可以通过扩展包实现数据挖掘等算法。与Python相比，R语言相当于天生就加载了NumPy,SciPy,Pandas的大多数功能。现在来介绍一些R语言的基本知识。正文一，入门操作1, 包（1）下载包install.packages(
c("xts", "zoo"),
lib = "some/other/folder/to/install/to",
转载
2023-08-15 21:49:10
143阅读
