我使用naiveBayes (e1071 )对我的数据集进行分类(分类类别:"class“0/1)。下面是我要做的:
library(e1071)
arrhythmia <- read.csv(file="/home/.../arrhythmia.csv", head=TRUE, sep=",")
#devide into training and test data 70:30
trainingIndex <- createDataPartition(arrhythmia$class, p=.7, list=F)
arrhythmia.t
我有一个用以下代码初始化骰子对象的代码:
public function initializeDiceSides($totalSides, $fair, $maxProbability = 100) {
$maxTemp = $maxProbability;
$sides = array();
for ($side = 0; $side < $totalSides; $side++) {
//if we want fair dice just generate same probabilities for each side
if ($fair =
我正在尝试使用svm()对我的数据进行分类。我的数据示例如下:
ID call_YearWeek week WeekCount oc
x 2011W01 1 0 0
x 2011W02 2 1 1
x 2011W03 3 0 0
x 2011W04 4 0 0
x 2011W05 5 1 1
x 2011W06 6 0 0
x 2011W07 7 0 0
x 2011W08 8 1 1
x 2011W
我在R中使用FactoMineR包中的MCA()函数对一组大约160个变量和大约2000个观察值进行多重对应分析。大约150个变量是连续的,所以我首先使用cut()函数将这些连续变量转换为分类变量,然后使用MCA()函数。
我的代码非常简单,如下所示:
library(FactoMineR)
data<-read.csv('demographics.csv')
for (i in 9:length(data)){
temp<-unlist(data[i],use.names=FALSE)
data[i]<-cut(temp,breaks=5
我有一个数据帧df,看起来像这样。 Color Rejection
Red 0
Orange 0
Yellow 1
Green 1
Blue 1 我想运行一个对数回归,其中“蓝色”是0,1可以是红色、橙色、黄色或绿色。 我的对数回归设置如下所示。 glm(
formula = Rejection ~ Color,
data = df,
family = binomial(link="logit")
) 在回归分析中,如何设置“蓝色”为默认值,而其他颜色为x变量的"1“?
对于Project Euler的问题3,我遇到了一个奇怪的问题。该程序适用于其他较小的数字,如13195,但当我尝试处理像600851475143这样的大数字时,它会抛出此错误:
Exception in thread "main" java.lang.ArithmeticException: / by zero
at euler3.Euler3.main(Euler3.java:16)
下面是我的代码:
//Number whose prime factors will be determined
long num = 600851475143L;
我需要帮助才能理解R中的coxph()函数是如何工作的,从而了解如何正确解释输出。 我尝试在一个包含两个因素的“生存分析”数据集上运行cox比例风险模型:性别和基因型。性别因素有两个分类变量:"m“代表男性,"f”代表女性。基因型因子有三个分类变量:"Ctrl","nKO","CRE_Ctrl“。我想看看是否有交互,因此我做了: library(survival)
Survival = Surv(time = D$Age, event = D$outcome) #D is my dataframe, Age is time of dea
我正在运行AUCRF,以便在R中进行特征选择,它正在抛出一个错误
> object<-AUCRF(target~.,train)
Error in rank(rf$votes[, as.character(clase)]) : subscript out of bounds
Data "train" is a dataframe,DV-Target is a factor and the all IDVs are integers.
如何纠正此错误
下面是代码:
library("AUCRF")
train<-read.csv
我是一个使用R/Rattle的新手,我很难理解如何解释这段代码输出的最后一行。下面是函数调用及其输出:
> head(weatherRF$model$predicted, 10)
336 342 94 304 227 173 265 44 230 245
No No No No No No No No No No
Levels: No Yes
这段代码实现了一个天气数据集,我们试图在其中获得对"RainTomorrow“的预测。我知道这个函数需要对数据集的前10个观察值进行预测。我不明白的是最后一行(“级别:否是”)在输出中是什么意思。