多个补偿的池化结果，pool()函数错误，mice包

多个补偿的池化结果是指在机器学习中，通过对多个模型的预测结果进行池化（Pooling）操作来得到最终的预测结果。这种方法可以提高模型的稳定性和准确性。

在机器学习中，常用的池化方法有平均池化（Average Pooling）和最大池化（Max Pooling）等。平均池化将多个模型的预测结果进行平均，最大池化则选择多个模型中预测结果最大的值作为最终结果。

pool()函数错误可能是指在使用pool()函数进行池化操作时出现的错误。具体的错误类型和原因可能有很多种，例如参数传递错误、数据类型不匹配、维度不一致等。解决这个错误需要仔细检查代码，并根据具体错误信息进行调试和修复。

mice包是一个用于处理缺失数据的R语言包。它提供了多种方法来处理缺失数据，其中包括多重插补（Multiple Imputation）方法。多重插补是一种通过生成多个完整的数据集来处理缺失数据的方法，每个数据集都是通过对缺失值进行估计得到的。

mice包可以根据数据的特点和需求选择合适的插补方法，并提供了一系列函数来执行插补操作。使用mice包可以有效地处理缺失数据，提高数据分析的准确性和可靠性。

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R语言︱缺失值处理之多重插补——mice包

（compute）步骤详细介绍：函数mice()首先从一个包含缺失数据的数据框开始，然后返回一个包含多个（默认为5个）完整数据集的对象。...然后， with()函数可依次对每个完整数据集应用统计模型（如线性模型或广义线性模型），最后， pool()函数将这些单独的分析结果整合为一组结果。...#多重插补法处理缺失，结果转存 library(lattice) #调入函数包 library(MASS) library(nnet) library(mice) #前三个包是mice的基础 imp=mice...———————————————————————————————————————————————————— 1、缺失值模式——可视化（md.pattern()） mice包提供了一个很好的函数md.pattern...函数的作用在使用Mice包的过程中会出现以下的疑惑：已经有mice函数补齐了缺失值，可以直接用compete直接调出，为啥还要用with，pool？

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R语言处理缺失数据的高级方法

主要用到VIM和mice包 [plain] view plain install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤步骤：（1）识别缺失数据；（2）检查导致数据缺失的原因...的逻辑向量，若每行有一个或多个缺失值，则返回FALSE； 3.探索缺失值模式（1）列表显示缺失值 mice包中的md.pattern（）函数可以生成一个以矩阵或数据框形式展示缺失值模式的表格 [plain...（2）图形探究缺失数据 VIM包中提供大量能可视化数据集中缺失值模式的函数：aggr（）、matrixplot（）、scattMiss（） [plain] view plaincopy library(...可用到的包Amelia、mice和mi包 mice（）函数首先从一个包含缺失数据的数据框开始，然后返回一个包含多个完整数据集的对象。每个完整数据集都是通过对原始数据框中的缺失数据进行插而生成的。...with（）函数可依次对每个完整数据集应用统计模型 pool（）函数将这些单独的分析结果整合为一组结果。最终模型的标准误和p值都将准确地反映出由于缺失值和多重插补而产生的不确定性。

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R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理

输出完整数据集（compute）步骤详细介绍：函数mice()首先从一个包含缺失数据的数据框开始，然后返回一个包含多个（默认为5个）完整数据集的对象。...然后， with()函数可依次对每个完整数据集应用统计模型（如线性模型或广义线性模型），最后， pool()函数将这些单独的分析结果整合为一组结果。...#多重插补法处理缺失，结果转存 library(lattice) #调入函数包 library(MASS) library(nnet) library(mice) #前三个包是mice的基础 imp=mice...插补模型可以多样化，比如lm，glm都是可以直接应用进去，详情可见《R语言实战》第十五章；（3）pool对象。...m个完整插补数据集，同时可以利用此函数输出。其他： mice包提供了一个很好的函数md.pattern()，用它可以对缺失数据的模式有个更好的理解。

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缺失值处理（r语言，mice包）

对缺失值的处理是数据预处理中的重要环节，造成数据缺失的原因有：数据丢失、存储故障和调查中拒绝透露相关信息。这里我们使用VIM包中的sleep数据集为样本，介绍缺失值处理的方法。...将sum()函数作用于is.na()的结果，可返回缺失值数量。 ? 2，complete.cases()函数，返回逻辑值向量。...与is.na()函数相反，缺失值返回FALSE，正常数据返回TRUE，常用来选择无缺失的数据。 ? 判断缺失模式 1，列表显示缺失情况。这里使用mice包中的md.pattern()函数。 ?...mice包中的mice()函数可以通过插补返回多个完整数据集并存入imp，用with函数对imp进行线性回归，最后用pool()函数对回归结果进行汇总。 ? mice()函数默认生成5个完整数据集。...with用来检验某数据集是否合格，pool用来检验整个方法是否合格，以此判断选择哪个数据集。最后用complete()函数生成完整数据集，这里选择生成对第一个数据集来对缺失值进行替换。 ?

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102-R数据整理12-缺失值的高级处理：用mice进行多重填补

1.2-可视化方法此外就是mice 的可视化方法了： > md.pattern(my_data) Month Day Solar.R Wind Temp Ozone 99 1...还有一个包VIM 也提供了函数： aggr_plot <- aggr(my_data, numbers=TRUE, sortVars...多重插补方法分为三个步骤：通过已知数值建立插值函数，估计出待插补的值，然后在数值上再加上不同的偏差，形成多组可选插补值，形成多套待评估的完整的数据集；对所产生的数据集进行统计分析；评价每个数据集的结果..._________ 0 percent 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 默认下，complete 函数获得我们得到的多重插入结果的第一个数据集...如此之多的基于mice 包中的方法，究竟该如何选择呢？

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R语言数据分析与挖掘(第一章):数据预处理(2)——缺失值常用的处理方法

该方法主要利用mice包中的函数mice进行，其函数的基本书写格式为, mice(data,m=5,method=vector("character",length =ncol (data)),seed...需要注意的是:选择不同的插补建模方法对数据有不同的要求，回归法适用于数值型数据集，“pmm”对数据格式没有特殊要求。在实战过程中我们还会用到函数pool()、函数compute()等。...,data = algae[,4:11])) > pool=pool(fit) > options(digits=3) # 设定输出结果保留3位小数。...对象，该对象将前面的四个统计分析结果汇总;最后用summary函数显示pool的统计信息，指定输出结果保留3位小数。...插补完后，对插补数据和原始数据进行对比，利用mice包中的函数stripplot()对变量分布图进行可视化。

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（数据科学学习手札58）在R中处理有缺失值数据的高级方法

，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍...中的matshow，VIM包中的matrixplot将数据框或矩阵中数据的缺失及数值分布以色彩的形式展现出来，下面是利用matrixplot对R中自带的airquality数据集进行可视化的效果： rm...miss.prop，可以对每个变量中缺失值所占比例有个具体的了解； 2.2 mice函数　　mice包中最核心的函数是mice()，其主要参数解释如下： data: 传入待插补的数据框或矩阵，其中缺失值应表示为...进行演示，这里就不再赘述，直接进入正式插补部分，首先，我们将data传入mice函数，注意这里设置maxit为0以取得未开始迭代的初始模型参数： #初始化插补模型,这里最大迭代次数选0是为了取得未开始插补的朴素模型参数...mice函数输出的结果 action: 当只希望从合成出的m个数据框中取得某个单独的数据框时，可以设置action参数，如action=3便代表取得m个数据框中的第3个 mild: 逻辑型变量，当为TRUE

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JUC并行计算框架 ForkJoin 原理图文详解&代码示例

ForkJoinPool对全局全状的修改需要加锁进行，这些操作如修改ctl（改变栈顶，增删活跃数或总数等），处理ws中的元素，扩容ws，关闭线程池，初始化（包含ws的初始化），注册线程入池等。...ForkJoinPool 主要用于实现“分而治之”的算法，特别是分治之后递归调用的函数，例如 quick sort 等。...ThreadPoolExecutor的线程池是只有一个任务队列的，而ForkJoinPool有多个任务队列。...中会有多个执行线程，还会有比执行线程更多的（或一样多的）队列 final ForkJoinPool pool; // the containing pool (may be null)...commonPool的界限(commonMaxSpares)使 JVM 在资源耗尽之前能更好的处理程序错误和资源滥用。

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nginx1.17.9源码分析之线程池

在这里插入图片描述线程池模块在nginx里属于核心模块。在nginx初始化的时候。会初始化一个保存线程池配置的结构体（见图）。nginx默认开启四个线程池。...，这个函数就是从图里面的数组中找到名字对应的线程池。...接下就是创建线程和初始化线程池的数据了。在每个worker初始化的时候，会根据线程池的配置，创建对应的线程。...针对每一个线程池结构体创建多个线程。...任务执行完后把已完成的任务放到完成队列中（所有线程池共享）。并且通知负责处理完成任务节点的函数。

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第三章数据预处理（下）

3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。...程序包mice，利用链式方程进行多元插补，可以处理混合变量类型的数据缺失，自动产生填补变量的预测变量，是处理缺失值的重要工具。...最后一行表示各个变量缺失的样本数合计。程序包VIM提供了在R中探索数据缺失情况的新工具，实现缺失模式的可视化 > library(VIM) > aggr(data) ?...is.na(salary),] > dim(data2) [1] 8 3 对于有多个变量缺失的数据，如果想直接删除所有的缺失值，可以通过na.omit()函数来完成， > data3=na.omit(data...在R语言中通过程序包mice中的函数mice()可以实现该方法，它随机模拟多个完整数据集并存入imp，再对imp进行线性回归，最后用pool函数对回归结果进行汇总。

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R in action读书笔记（20）第十五章处理缺失数据的高级方法

complete.cases(sleep)) [1] 0.32 结果表明变量Dream有12个缺失值，19%的实例在此变量上有缺失值。另外，数据集中32%的实例包含一个或多个缺失值。...15.3 探索缺失值模式 15.3.1 列表显示缺失值 mice包中的md.pattern()函数可生成一个以矩阵或数据框形式展示缺失值模式的表格: > library(mice) > data(sleep...此时，标准的统计方法便可应用到每个模拟的数据集上，通过组合输出结果给出估计的结果，以及引入缺失值时的置信区间。R中可利用Amelia、mice和mi包来执行这些操作。 ?...> library(mice) > imp<-mice(mydata,m) > fit<-with(imp,analysis) > pooled<-pool(fit) > summary(pooled)...表达式在函数的括号中，~的左边是响应变量，右边是预测变量（用+符号分隔开）。 fit是一个包含m个单独统计分析结果的列表对象。 pooled是一个包含这m个统计分析平均结果的列表对象。

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R语言实战（18）—处理缺失数据的高级方法

本章中，我们将学习处理缺失数据的传统方法和现代方法，主要使用 VIM 和 mice 包。...图18-1 处理不完整数据的方法，以及R中相关的包和函数要完整介绍处理缺失数据的方法，用一本书的篇幅才能做到。...18.3 探索缺失值模式 18.3.1 列表显示缺失值 mice 包中的 md.pattern() 函数可生成一个以矩阵或数据框形式展示缺失值模式的表格. > library(mice) > data...多重插补（MI）是一种基于重复模拟的处理缺失值的方法。本章主要介绍了 mice 包提供的多重插补法（MI）。 ?...mice 包的插补分析过程： library(mice) imp < mice(data, m) fit < with(imp, analysis) pooled < pool(fit) summary

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R语言之缺失值处理

missForest 包里的函数 prodNA( ) 可以随机生成缺失值，使用此函数前需要安装和加载 missForest 包。...VIM 包提供了大量可视化缺失值的函数，其中函数 aggr( ) 不仅展示每个变量里缺失值的个数（或比例），还展示多个变量组合下缺失值的个数（或比例）。...R 中有多个可以实现缺失值多重插补的包，如 Amelia 包、mice 包和 mi 包等。其中 mice 包使用链式方程的多变量补全法，被广泛运用于数据清洗过程中。...mice 包假设数据是随机缺失的，并根据变量的类型建立模型得到预测值以代替缺失值。...从上面的输出结果中可以看出，对于每一个变量，其余变量都被用于它的缺失值预测。函数 mice( ) 的输出结果是一个列表，其中的对象 imp 也是一个列表，存放的是每个变量缺失值的插补值。

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java线程池(四)：ForkJoinPool的使用及基本原理

当大多数任务派生其他子任务的时候，以及从外部客户端向pool中提交诸多小任务的时候，这可以实现高效处理，尤其是在构造函数中将asyncMode 设置为true的时候。...排队时，scanState的低16位必须保持其池的索引。因此我们在初始化的时候将索引放置在此处。请参见（registerWorker）否则将其保留在索引处，或在必要时将其还原。...3.2.5 Common Pool 静态的公共的pool在静态初始化之后始终存在。...由于不需要使用它，或者任何其他创建的pool，因此我们将初始构造开销和占用空间最小化到大约十二个字段的设置，而没有嵌套分配。...（或多个），对于纯呼叫者运行，甚至可以设置为零。

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超详细的 R 语言插补缺失值教程来啦~

今天小编给大家介绍一个用来处理缺失值的 R 包——MICE，本文为译文，原文链接[1]及参考文章[2]见文末。...小编在原文的基础上找到了一种确定最佳插补集的方法，文章有点长，但是干货满满，希望大家耐心阅读呀～ mice 简介 mice包帮助我们用可信的数据值来填补缺失值，这些可信的数据值是根据原始数据分布特征得到的...该包为多元缺失数据创建多个输入(替换值)，其中每个不完全变量由一个单独的模型输入。MICE 算法支持输入的数据类型有：连续的、二值的、无序分类和有序分类数据。...其他变量低于 5% 的阈值可以保留。使用 mice 包寻找缺失数据的特征 mice 包提供了一个很好的函数md.pattern() 来寻找缺失值的特征。...使用VIM包可以将上述结果可视化： library(VIM) aggr_plot <- aggr(data, col=c('navyblue','red'), numbers=TRUE, sortVars

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在R语言中进行缺失值填充：估算缺失值

一旦完成此循环，就会生成多个数据集。这些数据集仅在估算的缺失值上有所不同。通常，将这些数据集分别构建模型并组合其结果被认为是一个好习惯。...由于有5个估算数据集，因此可以使用complete（）函数选择任何数据集。还可以合并来自这些模型的结果，并使用pool（）命令获得合并的输出。请注意，我仅出于演示目的使用了上面的命令。...多重插补该程序包还执行多个插补（生成插补数据集）以处理缺失值。多重插补有助于减少偏差并提高效率。...它适用于各种变量类型的非参数插补法。那么，什么是非参数方法？非参数方法不会有关于函数形式明确的假设˚F 。取而代之的是，它尝试估计f，使其可以与数据点尽可能接近，而似乎并不切实际。...这有助于更仔细地为每个变量如何准确的模型估算值。 NRMSE是归一化的均方误差。它用于表示从估算连续值得出的误差。PFC（错误分类的比例）用于表示从估算类别值得出的错误。

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R中的管道操作符%>%

管道是一种强大的工具，可以清楚地表示由多个操作组成的一个操作序列。管道%>% 来自于magrittr 包。因为tidyverse 中的包会自动加载%>%，所以一般我们不需要自己加载这个包。...这样很容易让人混淆，产生错误。...如果这样写： foo_foo <- hop(foo_foo, through = forest) foo_foo <- scoop(foo_foo, up = field_mice) foo_foo <...有人可能也许会将函数组合起来： bop( scoop( hop(foo_foo, through = forest), up = field_mice ), on = head ) 不过这样看起来真的累...，不过当步骤比较长（比如超过十个），或者有多个输入输出等时候，最好不要用管道。

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「Go工具箱」redis官网推荐的go版本的分布式锁：redsync

1、创建redsync对象在该包中创建redsync对象是通过以下函数实现的： redsync.NewPool(pool ...redis.Pool) *Redsync 首先，我们看到该NewPool...函数接收多个redis.Pool参数，我们再看Redsync的结构体，结构体中只有一个pool属性，并且是一个redis连接池的切片，说明可以有多个redis客户端连接池。...同时通过注释可以得知，Redsync可以使用多个Redis连接池创建分布式锁。...在初始化Redsync时，我们提到有一个pools的切片，存储的是redis的连接池。有一个问题是为什么要用一个切片呢？答案就是为了高可用性。...更多的函数式选项模式内容可以参考我之前写的常见错误系列的一篇文章：Go常见错误集锦之函数式选项模式 ---特别推荐--- 特别推荐：一个专注go项目实战、项目中踩坑经验及避坑指南、各种好玩的go工具的公众号

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Go每日一库之168：redsync（redis分布式锁）

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【Python】独特的进程池概念

python进程池当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程。...初始化Pool时，可以指定一个最大进程数当有新的请求提交到Pool中时如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束...，但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调 ⭐️map() 函数原型：map(func, iterable[, chunksize=None]) Pool类中的map方法，与内置的map函数用法行为基本一致...，它会使进程阻塞直到结果返回注意：虽然第二个参数是一个迭代器，但在实际使用中，必须在整个队列都就绪后，程序才会运行子进程 ⭐️map_async() 函数原型：map_async(func, iterable...不再处理未处理的任务 ⭐️join() 主进程阻塞等待子进程的退出， join方法要在close或terminate之后使用 ⭐️使用示例 # 导入相关multiprocessing包 import

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