还会创建一个名为_summary的汇总表，它与linregr_train函数创建的汇总表相同。有关详细信息，请参阅线性回归的文档。...一个列表表达式，类似于SQL GROUP BY子句，用于将输入数据集分组为离散组，每组运行一次回归。当此值为空时，不使用分组，并生成单个结果模型。...还会创建一个名为_summary的汇总表，它与logregr_train函数创建的汇总表相同。有关详细信息，请参阅逻辑回归的文档。...一个列表表达式，类似于SQL GROUP BY子句，用于将输入数据集分组为离散组，每组运行一次回归。当此值为空时，不使用分组，并生成单个结果模型。...还会创建一个名为_summary的汇总表，它与mlogregr_train函数创建的汇总表相同。有关详细信息，请参阅多类逻辑回归的文档。
还会创建一个名为_summary的汇总表，它与linregr_train函数创建的汇总表相同。有关详细信息，请参阅线性回归的文档。...一个表达式列表，用于将输入数据集分组为离散组，每组运行一次回归。当此值为NULL时，不使用分组，并生成单个结果模型。...还会创建一个名为_summary的汇总表，它与logregr_train函数创建的汇总表相同。有关详细信息，请参阅逻辑回归的文档。...当前未实现，忽略任何非NULL值。一个表达式列表，类似于SQL的“GROUP BY”子句，用于将输入数据集分组为离散组，每组运行一次回归。...在计算多类逻辑回归的稳健方差时，它使用默认参考类别零，并且回归系数被包括在输出表中。输出中的回归系数与多类逻辑回归函数的顺序相同。对于K个因变量（1，...，K）和J个类别（0，...
factor(ht, labels = c("no", "yes")), ui = factor(ui, labels = c("no", "yes"))) str(birthwt) 获取数据框里每个变量的常用统计量是一种快速探索数据集的方法...summary(birthwt) 函数 summary( )可以对每个变量进行汇总统计。...epiDisplay 包的函数 summ( )作用于数据框可以得到另一种格式的汇总输出，它将变量按行排列，把最小值和最大值放在最后两列以方便查看数据的全距。...( )同时计算数据框中多个变量的指定统计量。...例如，计算数据框 cont.vars 中各个变量的样本标准差： sapply(cont.vars, sd) 基本包中没有提供计算偏度和峰度的函数，我们可以根据公式自己计算，也可以调用其他包里的函数计算，
但有些变量间的关系就不能用这种确定性的函数来表达，比如：工资收入与教育程度的关系，健康程度与年龄的关系，等等。...对于第五列“教育水平”, 原始数据当中类别比较多，有“高中未毕业”、“高中水平”、“大学水平”等五种类别，分别用 1-5 代表。...预处理过程会对数据进行分析，必要时对类别进行归并，以使其与目标变量的关联最大化，在本例当中，发现高中以上水平四个类别的理赔案例其特征比较相似，因而归并的结果是只有两个类别，即“高中未毕业”与“高中以上水平...紧接着，Case Processing Summary（案例处理汇总）表格显示了总共有 4415条数据被包含，而被排除的无效数据为 0 条。 在表格的下面，是Model Viewer（模型浏览器）。...而变量 Level of education（教育水平）的类别也被合并，使其和目标变量的关联最大化。让我们打开 Model Building Sumary（模型构建汇总）视图。
； （3）删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值 缺失值数据的分类： （1）完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（MCAR）。...（2）随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失（MAR）。 （3）非随机缺失：若缺失数据不属于MCAR或MAR，则数据为非随机缺失（NIMAR）。...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。...8.处理缺失值的其他方法 处理缺失数据的专业方法 软件包 描述 Hmisc 包含多种函数，支持简单插补、多重插补和典型变量插补 mvnmle 对多元正态颁数据中缺失值的最大似然估计 cat 对数线性模型中多元类别型变量的多重插补...若缺失数据的数目非常大，那么简单插补很可能会低估标准差、曲解变量间的相关性，并会生成不正确的统计检验的p值。应尽量避免使用该方法。
本文使用的数据集记录了 1236 名新生婴儿的体重（查看文末了解数据获取方式），以及他们母亲的其他协变量 本研究的目的是测量吸烟对新生儿体重的影响。...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时，请记住，默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如，该 mean() 函数没有，并且 NA 在将缺少值的参数传递给它时简单地返回： sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它，通过一个参数 na.rm...sapply(babies, mean, na.rm = TRUE) 另一方面， 默认情况下summary() 会删除 NAs，并输出找到的 NAs 数量，这使其成为汇总数据时的首选。...如果j协变量xj是分类的，那么系数βj的值是对Yi从参考类别到指定水平的平均增量影响，而其他协变量保持不变。参考类别的平均值是截距（或参考类别，如果模型中有一个以上的分类协变量）。
我们将专注于第二个判断： 从str()命令中注意到，所有的变量都被存储为整数。我将把缺失值转换为NAs，这是R中缺失值的正确表示。...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时，请记住，默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如，该 mean() 函数没有，并且 NA 在将缺少值的参数传递给它时简单地返回： sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它，通过一个参数 na.rm=...sapply(babies, mean, na.rm = TRUE) 另一方面， 默认情况下summary() 会删除 NAs，并输出找到的 NAs 数量，这使其成为汇总数据时的首选。...如果j协变量xj是分类的，那么系数βj的值是对Yi从参考类别到指定水平的平均增量影响，而其他协变量保持不变。参考类别的平均值是截距（或参考类别，如果模型中有一个以上的分类协变量）。
p=26147 本文使用的数据集记录了 1236 名新生婴儿的体重（查看文末了解数据获取方式），以及他们母亲的其他协变量 本研究的目的是测量吸烟对新生儿体重的影响。...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时，请记住，默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如，该 mean() 函数没有，并且 NA 在将缺少值的参数传递给它时简单地返回： sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它，通过一个参数 na.rm...sapply(babies, mean, na.rm = TRUE) 另一方面， 默认情况下summary() 会删除 NAs，并输出找到的 NAs 数量，这使其成为汇总数据时的首选。...如果j协变量xj是分类的，那么系数βj的值是对Yi从参考类别到指定水平的平均增量影响，而其他协变量保持不变。参考类别的平均值是截距（或参考类别，如果模型中有一个以上的分类协变量）。
我们将专注于第二个判断： 从str()命令中注意到，所有的变量都被存储为整数。我将把缺失值转换为NAs，这是R中缺失值的正确表示。...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时，请记住，默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如，该 mean() 函数没有，并且 NA 在将缺少值的参数传递给它时简单地返回： sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它，通过一个参数 na.rm...sapply(babies, mean, na.rm = TRUE) 另一方面， 默认情况下summary() 会删除 NAs，并输出找到的 NAs 数量，这使其成为汇总数据时的首选。...如果j协变量xj是分类的，那么系数βj的值是对Yi从参考类别到指定水平的平均增量影响，而其他协变量保持不变。参考类别的平均值是截距（或参考类别，如果模型中有一个以上的分类协变量）。
p=26147 本文使用的数据集记录了 1236 名新生婴儿的体重，以及他们母亲的其他协变量。 本研究的目的是测量吸烟对新生儿体重的影响。...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时，请记住，默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如，该 mean() 函数没有，并且 NA 在将缺少值的参数传递给它时简单地返回： sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它，通过一个参数 na.rm...sapply(babies, mean, na.rm = TRUE) 另一方面， 默认情况下summary() 会删除 NAs，并输出找到的 NAs 数量，这使其成为汇总数据时的首选。...如果j协变量xj是分类的，那么系数βj的值是对Yi从参考类别到指定水平的平均增量影响，而其他协变量保持不变。参考类别的平均值是截距（或参考类别，如果模型中有一个以上的分类协变量）。
当使用到损失函数时，我会进一步讲述细节。 ? 由于神经网络有2个相似的图层，因此将为每个层定义一个单独的范围。 这允许我们在每个作用域中重复使用变量名。...首先，我们计算logits（模型的输出）和labels（来自训练数据集的正确标签）之间的交叉熵，这已经是我们对softmax分类器的全部损失函数，但是这次我们想要使用正则化，所以必须给损失添加另一个项。...优化变量：training（） ? global_step是跟踪执行训练迭代次数的标量变量。当在我们的训练循环中重复运行模型时，我们已经知道这个值，它是循环的迭代变量。...第二个代码块调用实际解析命令行参数的函数，然后将所有参数的值打印到屏幕上。 ? 用常数定义每个图像的像素数（32 x 32 x 3）和不同图像类别的数量。 ? 使用一个时钟来记录运行时间。 ?...开始TensorFlow会话并立即初始化所有变量。 然后我们创建一个汇总编辑器，使其定期将日志信息保存到磁盘。 ? 这些行负责生成批输入数据。
initial = tf.constant(0.1, shape=shape) return tf.Variable(initial) # 以下代码是关于画图的 # 定义Variable变量的数据汇总函数...，我们计算出变量的mean、stddev、max、min # 对这些标量数据使用tf.summary.scalar进行记录和汇总 # 使用tf.summary.histogram直接记录变量var的直方图数据...', tf.reduce_min(var)) tf.summary.histogram('histogram', var) # 设计一个MLP多层神经网络来训练数据 # 在每一层中都对模型数据进行汇总...保留下来的数据 # 然后使用nn_layer定义神经网络输出层，其输入维度为上一层隐含节点数500，输出维度为类别数10 # 同时激活函数为全等映射identity，暂时不使用softmax y =...('cross_entropy', cross_entropy) # 下面使用Adam优化器对损失进行优化，同时统计预测正确的样本数并计算正确率accuracy，汇总 with tf.name_scope
Logistic回归主要通过构造一个重要的指标：发生比来判定因变量的类别。...模型预测的结果是得到每一个样本的响应变量取1的概率，为了得到分类结果，需要设定一个阈值p0——当p大于p0时，认为该样本的响应变量为1，否则为0。阈值大小对模型的预测效果有较大影响，需要进一步考虑。...当阈值为0时，所有的样本都被预测为正例，因此depth=1，而PV=d/(b+d)=(0+d)/(0+b+0+d)=k，于是lift=1，模型未起提升作用。...,即每一行数据均表示一个个体，另一种是使用汇总数据进行建模，先将原始数据按下面步骤进行汇总 anestot=aggregate(anesthetic[,c('move','nomove')],by=list...,family=binomial(link='logit'),data=ir_train) summary(model) 模型运行结果： Call: glm(formula = Species ~ .,
二、数据分组以及分组汇总 1、cut函数 b数据平均分成5组，rank=5代表大，rank=1代表小 2、aggregate函数——分组汇总 ?...##按照已有的类别数据，分类 g数据集，按照origin进行分组 ##例2：对矩阵分组（按列） m函数有cut(对属性数据分划)，strsplit(对字符串分划)以及subset（对向量，矩阵或数据框按给定条件取子集）等。...")],function(x) sum(x)) 4、subset()函数 利用subset()函数进行访问和选取数据框的数据更为灵活，subset函数将满足条件的向量、矩阵和数据框按子集的方式返回。...可见order用法 subset()在数据集中非常好用，which是针对较小的数据筛选，比较低纬度的数据筛选时候可以用的。 subset=which+数据集操作 which=order+多变量运行。
指标转换：pROC::roc函数首先将分组变量（response）中的类别标签转换为二进制形式（例如，"healthy"和"cancer"转换为0和1）。...模型拟合：在内部，pROC::roc可能使用逻辑回归模型来拟合数据，将预测指标作为预测变量，将分组变量作为响应变量。水平设置：levels参数指定了响应变量的类别顺序。...统计测试：pROC::roc函数还包括对AUC是否统计显著不同于0.5（即随机猜测）的测试，这可以通过pROC::summary.roc函数获得。...这段R代码定义了一个名为get_ROC_CI的函数，用于计算并汇总不同数据集的ROC曲线分析结果，并最终将结果整合到同一个图形上展示。...下面是代码的详细解释：数据分析：多诊断指标ROC分析1-10. get_ROC_CI函数接受五个参数：inputdata：输入的数据框，包含用于计算ROC曲线的数据。
潜类别混合模型 潜在类别成员由离散随机变量 ci 定义，如果主题 i 属于潜在类别 g (g = 1, …,G)，则该变量等于 g。...当没有协变量预测潜在类成员资格时，该模型将简化为特定于类的概率。 后验分类 在涉及潜在类别的模型中，可以对每个潜在类别中的主体进行后验分类。...用于可视化数据（仅限表头）： head(data) 在不同的时间收集不同的标记。在数据集中，时间尺度是年龄。 获取数据的快速摘要： summary(data) 一些变量有缺失值。...下一行提供了使用 G>1 时初始值对 2 个潜在类的模型的估计。 #考虑到2类的估计 lme(ng = 2, mix=~age65+I(age65^2)) 初始值 初始值在参数中指定 B。...2-class 线性混合模型的描述 模型概要 summary(m2d) 模型的预测 只要模型中指定的所有协变量都包含在数据框中，就可以为数据框中包含的任何数据计算特定于类的预测。
；显示的商品信息与填加时所填写的内容一致 Test Case 078:翻页 Summary: 单击翻页按钮可以正确跳转到相应的页面上 Steps: 1．...: 对运行过程中出现问题而引起错误的地方要有提示，避免形成无限期的等待 Steps: 检测对运行过程中出现问题而引起错误的地方是否有提示 Expected Results...是否提供放弃的选择项 Summary: 对可能造成数据无法恢复的操作必须提供确认信息，给用户放弃选择的机会 Steps: 检测系统运行过程中，对于删除、清空、修改等无法恢复的操作...上 Steps: 将系统搭建在不同操作系统、数据库、应用服务器上 Expected Results: 系统至少支持2种以上运行环境 Test Case 128...对做了修改的地方在帮助文档中要做相应的修改 Summary: 打包新系统时，对做了修改的地方在帮助文档中要做相应的修改 Steps: 单击[帮助]，打开最新的帮助文档
调用View()函数预览数据。 ? ? 可以看出，数据集共包含14999条记录，图中显示了前20条。 2.总体情况描述 调用summary()函数观察各个变量的主要描述统计量。 ?...因此首先对离职与否（left）这个类别变量通过factor()函数，指定水平参数的取值为1和0后将其转变为因子型。...然后调用ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量，其中参数fill表示对填充区域进行着色，几何函数geom_boxplot()表示添加箱线图，theme_bw是一种ggplot的主题，labs()函数则设置了横纵轴的标签...其基本思想是对预测变量进行二元分离，从而构造一棵可用于预测新样本单元所属类别的树。...从混淆矩阵可以看出，被正确预测的未离职员工人（实际未离职同时预测也是未离职的人数，即混淆矩阵第一行第一列的数值）有3317人，被正确预测的离职员工（实际离职同时预测也是离职的人数，即混淆矩阵第二行第二列的数值
（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。...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补而生成的。 由于插补有随机的成分，因此每个完整数据集都略有不同。...summary(pooled) result4=complete(imp,action=3)#选择第三个插补数据集作为结果 结果解读： （1）imp对象中，包含了：每个变量缺失值个数信息、每个变量插补方式...（PMM，预测均值法常见）、插补的变量有哪些、预测变量矩阵（在矩阵中，行代表插补变量，列代表为插补提供信息的变量， 1和0分别表示使用和未使用）； 同时 利用这个代码imp$imp$sales 可以找到...with函数中有5个插补数据集的回归模型～数据集T检验～某数据集是否合格； pool函数把5个回归模型汇总～数据集F检验～整个方法是否合格。
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