程序包下载 安装install.packages("包名") #安装一个包
install.packages(c("包名1","包名2",……)) #安装多个包当然下载包也可以先下载到本地再进行安装 例如，从CRAN https://cran.r-project.org/网站上下载R的.gz压缩包到本地，再安装；install.packages("路径+文件名")同样的也可以在Github上下载z
转载
2023-12-19 21:39:46
155阅读
# 使用R语言与scikit-learn进行机器学习
在数据科学和机器学习的世界中，R语言和Python是两个非常重要的工具。R语言以其强大的统计分析和可视化功能而闻名，而Python的scikit-learn库则是机器学习领域中的一颗璀璨明珠。在这篇文章中，我们将探讨如何在R语言中使用scikit-learn，结合代码示例来展示机器学习的基本流程。
## 机器学习的基本流程
机器学习的基本
代码来源：http://f.dataguru.cn/thread-878564-1-1.html（土匪加步枪）侵删因为最近在做GPR和Bayesian optimization，需要调用python相关库，于是上网找了网友的代码参考，感谢绿色部分为我的查阅资料内容，是对GPR相关方法的解读，可以直接当成注释看# -*- coding: utf-8 -*-
#高斯过程回归，首先要判断，所求的是否满
转载
2024-01-16 23:18:43
120阅读
朴素贝叶斯分类（naive bayesian，nb）源于贝叶斯理论，其基本思想：假设样本属性之间相互独立，对于给定的待分类项，求解在此项出现的情况下其他各个类别出现的概率，哪个最大，就认为待分类项属于那一类别。邮箱内垃圾邮件的筛选即应用朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯分类实现的三阶段：第一阶段，准备工作。根据具体情况确定特征属性，并对每一特征属性进行划分，然后人工对一些待分类项进行分类，形成训练样本集合
转载
2023-07-09 17:03:41
146阅读
线性回归线性回归(Linear Regression)是利用数理统计中回归分析， 来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分 析方法。线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自 变量和因变量之间关系进行建模。这种函数是一个或多个称为回 归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单 回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。线性回归：使用形如y=wTx+b 的线
转载
2024-02-25 05:09:01
61阅读
一、 Sklearn库 Scikit learn 也简称 sklearn, 自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。sklearn是Scipy的扩展，建立在NumPy和matplotlib库的基础上。利用这几大模块的优势，可以大大提高机器学习的
转载
2024-05-05 07:06:42
47阅读
KNN算法核心思想未标记的数据样本，通过距离其最近的k个数据样本进行投票算法原理便利所有的样本点，计算每个样本点与待分类数据的距离，找出k个距离最近的点，统计每个类别的个数，投票数据最多的类别即为样本点的类别。优点准确性高，对异常值和噪声的容忍度较高缺点计算量大，需要将所有数据在内存中计算。算法参数k,k越大，模型偏差越大，对噪声的容忍度越大，容易造成欠拟合,k越小，模型方差越大，容易过拟合算法变
转载
2024-03-19 13:39:09
23阅读
R 2...
转载
2020-06-29 19:22:00
247阅读
2评论
1.acc计算原理sklearn中accuracy_score函数计算了准确率。在二分类或者多分类中，预测得到的label，跟真实label比较，计算准确率。在multilabel（多标签问题）分类中，该函数会返回子集的准确率。如果对于一个样本来说，必须严格匹配真实数据集中的label，整个集合的预测标签返回1.0；否则返回0.0.2.acc的不适用场景：在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是由S语言发展而来的，一套由数据操作、计算和图形展示功能整合而成的套件。R同时支持Linux、windows和Mac OS系统，并且免费、开源、编辑方便。理论上，R能够完成任何形式的数据处理、统计分析和图像可视化。但如果用R进行数据格式的调整以及简单数据的处理确实还不如用Excel方便，同时R在统计分析中的能力也弱于专业的统计学软件。R的主要用途有以下几个
转载
2023-07-24 22:49:44
258阅读
$R^2$不止一种定义方式，这里是scikit-learn中所使用的定义。 As such variance is dataset dependent, R² may not be meaningfully comparable across different datasets. Best pos
转载
2020-11-21 17:12:00
222阅读
2评论
AUC原理一、AUC起源AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。这样的标准其实有很多，例如：大约10年前在 machine learning文献中一统天下的标准：分类精度；在信息检索(IR)领域中常用的recall和precision，等等。其实，度量反应了人们对” 好”的分类结果的追求，同一时期的不同的度量反映了人们对什么是”好”这个最根本问题的不同认识，而不同时期流行的度量则反映了人们认识
转载
2023-07-26 21:58:49
321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
有些业界从业人士对R语言的价值并不认可，他们认为R语言只针对统计分析。 R语言的确提供了很全面的统计分析的软件包，比如CRAN，Bioconductor，Neuroconductor，以及ROpenSci;并且提供了优秀的包管理功能。 但在与计算机领域朋友的沟通中，R语言其实已经成长为一种多功能的编程语言，它的功能远不限于数据分析而已。但是，R语言的很多优秀特性并不为R语言社区以外的人所熟
转载
2023-06-20 15:03:39
296阅读
R 是一门拥有统计分析及作图功能的免费软件，主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化等方向。据 IEEE Spectrum发布的2016年编程语言前10位排名来看，R语言由2015年排名第6位上升级2016年的第5位。目前在CRAN 上发布的算法包已经超过8000+多个。R体系涉及到高等数据、概率学、统计学、IT技术等多种知识的综合应用，虽然看起来超级复杂，但学过程还是得从基础开始。 &nb
转载
2023-12-13 16:36:10
57阅读
R语言使用options参数设置工作空间中数据的小数点的位数？目录R语言使用options参数设置工作空间中数据的小数点的位数？R语言是解决什么问题的？R语言使用options参数设置工作空间中数据的小数点的位数？R语言是解决什么问题的？R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 共同创立。由于R 受Bec
转载
2023-12-02 20:02:47
45阅读
1、 vector格式 vector是一维的数据集合，其数据必须为同一类型，例如都是int型，都是character型。一个原本全是数字组成的vector中一个元素替换为字母时，其余元素也会变为character型。> a <- 1:6
> str(a)
int[1:6] 1 2 3 4 5 6
> a[1] <- 'a'
> str(a)
chr[1:6
转载
2023-08-17 10:48:29
436阅读
R语言编程入门写在前面的上期推文介绍了如何使用R语言编程进行样本间相关性分析，主要涉及了R语言矩阵、循环、统计分析函数、ggplot2、corrplot等函数包的使用，涉及的知识面较多，如果不是经常做生物信息或者是编程出家，很难在短时间内适应编程模式。其实，一旦适应了编程，很多问题都能轻松迎刃而解。毕竟计算机语言也是一门语言，和人与人之间打交道一样，人与计算机打交道也是很容易的。本次推文以引导大家
转载
2023-11-21 12:50:48
63阅读
单因素协方差分析(ANCOVA)在R中实现
前文简介了单因素方差分析(单因素ANOVA)在R语言中的实现方法，本篇继续简介单因素协方差分析(ANCOVA)。当方差分析中存在协变量时，即可称为协方差分析。其中单因素协方差分析是最常见的，在单因素方差分析中引入了协变量。何谓协变量，举例来说。对怀孕母鼠喂食某种药物，并观察药物处理组和对照组相比，新生小鼠体重是否具有区别。由于各
转载
2023-08-31 19:12:24
241阅读
在【定量分析、量化金融与统计学】R语言ANOVA方差分析关于outliers（异常值）的处理中，我们提到了异常值的问题，也说了如何使用R来处理这些异常值，但是R语言对于方差分析，不论ANOVA还是MANOVA是存在异常值陷阱的。今天我就把我的教训分享出来：目录一、各种陷阱1.循环陷阱2.重复陷阱3.复合陷阱一、各种陷阱1.循环陷阱这个我们之前提过一次，就是当你去掉一次outliers后再查看out
转载
2023-07-03 20:54:53
171阅读
