caret 是一个用于创建机器学习工作流的一般包,方法使用如下： library(caret) library(kernlab) data(iris) head(iris) ?...输入为预测结果的一列，和用于训练的数据集比例，一般用四分之三来训练，四分之一来测试，即p = 0.75。
接下来看下区间估计： 给定置信水平，根据估计值确定真实值可能出现的区间范围，该区间通常以估计值为中心，该区间则为置信区间。...3.置信区间与置信水平 一般我们用中括号[a,b]表示样本估计总体平均值误差范围的区间。a、b的具体数值取决于你对于”该区间包含总体均值”这一结果的可信程度，因此[a,b]被称为置信区间。...一般来说，选定某一个置信区间，我们的目的是为了让”ab之间包含总体平均值”的结果有一特定的概率，这个概率就是所谓的置信水平。...例如我们最常用的95%置信水平，就是说做100次抽样，有95次的置信区间包含了总体均值。...从上面的例子来看，计算置信区间的套路如下： 1.首先明确要求解的问题。
在数据可视化时，除了展示数据的某个具体指，其置信区间也具有非常重要的参考意义，下图是一个典型的线性回归的拟合结果 ?...涂色的蓝色直线表示的是线性回归的预测值，浅蓝色区域则是由每个预测值的置信区间构成，在matplotlib中， 可以通过fill_between系列函数来实现图中的置信区间的展示效果。...为了方便理解，在图中用绿色的点标记出了对应的点的位置。...添加置信区间 用法如下 >>> N = 21 >>> x = np.linspace(0, 10, 11) >>> y = [3.9, 4.4, 10.8, 10.3, 11.2, 13.1, 14.1...通过fill_between系列函数，可以实现面积填充的功能，无论是绘制置信区间，还是曲线下面积，都可以轻松实现。 ·end·
我们今天给大家演示下caret包做随机森林分类的一个小例子，同时也给大家看看做预处理和不做预处理两种情况下的模型表现。 数据已上传到粉丝QQ群文件中。...加载R包和数据 rm(list = ls()) library(caret) ## Loading required package: ggplot2 ## Loading required package...69093 咱们先做一个简单的探索性数据分析看看数据情况，就用咱们之前介绍过很多次的GGally包。...我们之前已经铺垫了很多caret的基础知识，所以这里就不对结果做详细解读了，大家看不懂的去翻之前的推文吧。...看看caret包为我们自动选择的最终模型： rffit$finalModel ## Ranger result ## ## Call: ## ranger::ranger(dependent.variable.name
今天这篇推文小编写一些基础的内容：如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间。...R-ggplot2::geom_smooth()函数绘制 Python-seaborn::lmplot()函数绘制 R-ggplot2::geom_smooth()函数绘制 小编这里将结合R-ggpubr包进行必要图表元素的的添加...method = 'loess' 参数设置，还可以设置method = 'l' ，结果(这里我们同时设置使用ggpubr包添加了部分绘图元素)： ggplot(data = test_df,aes(x...以上就是简单的介绍如何使用R和Python绘制带有拟合区间的散点图，更多详细资料可参考：ggplot2::geom_smooth()[1]seaborn.lmplot()[2] 总结 本期推文小编简单介绍了如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间...，同时也比较了R-ggplot2和Python-seaborn绘制图表的不同，希望小伙伴们可选择适合自己的工具进行可视化图表的绘制。
本文介绍了置信区间的概念以及如何计算置信区间和bootstrap置信区间。 机器学习很多时候需要估计某个算法在未知数据上的性能。...教程概览 本教程分为3个部分： 什么是置信区间 分类精度(accuracy)的置信区间 非参数(Nonparametric)置信区间 什么是置信区间 置信区间是总体变量估计的界限，它是一个区间统计量，用于量化估计的不确定性...通常，得出估计的样本越大，估计就越精确，置信区间也越小（越好）。 更小的置信区间：更精确的估计 更大的置信区间：不太精确的估计 ? 也可以说，CI透露给我们估计的精确程度，而误差范围是精度的衡量标准。...首先，区间让模型的使用者了解模型的好坏。[…]这样一来，在比较不同模型时置信区间可以用于衡量证据的权重。置信区间的第二个好处是便于模型之间的权衡。...现在我们已经知道了什么是置信区间，让我们看几种给预测模型计算置信区间的方法。 分类精度的置信区间 分类问题是指给定一些输入数据，预测它们的标签或者类别结果变量。
前面已经铺垫了超多caret的基础知识，所以下面就是具体的实战演示了。...今天给大家演示下caret做决策树的例子，但其实并不是很好用，还不如之前介绍的直接使用rpart，或者tidymodels，mlr3。...加载数据和R包 library(caret) library(modeldata) str(penguins) ## tibble [344 × 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame...预处理 做个简单的预处理，连续性变量中心化，分类变量设置哑变量。预处理这部分不如tidymodels好用。...建立模型 caret是可以调用rpart包实现决策树的，但是只支持一个超参数cp，感觉不如之前介绍的好用： 以决策树为例演示超参数调优的基本方法(上) 以决策树为例演示超参数调优的基本方法(下) # 设定种子数
在关联分析的结果中，对于odd ratio值会给出95% CI的结果，这里的CI其实是confidence interval的缩写，代表置信区间。那么置信区间有什么用呢？...这个方法就是概率，和置信区间伴生的有一个概念，叫做置信水平，也称之为置信度。...，代表100次抽样中，其中有95次抽样的置信区间会包含总体参数的真实值。...置信度是计算置信区间的前提，所以在描述置信区间的值时，一定会给出对应的置信度，比如文章开头提到的，95%置信度下的置信区间。...置信区间能够更加准确的描述总体参数的分布情况，在数据分析中广泛使用。
然后用case组的比值除以control组的比值就可以得到odd ratio的值了。 那么odd ratio的置信区间如何计算呢？...对于95%的置信区间，直接套用公式进行计算 ?...genotype AA+Aa aa Case 9 3 Control 5 7 隐性模型中基因型统计如下 genotype AA Aa + aa Case 1 11 Control 2 10 其OR值和对应的置信区间结果如下...对于其他的置信区间，只需要将95%对应的1.96换成其他系数即可。对于如下所示的钟型曲线，根据置信度计算两侧的概率累计值 ? 然后求解对应的z值即可，计算方法如下 ?...这里我们可以得出结论，OR值置信区间的计算实际上就是根据逻辑回归的回归系数，即log odd ratio推导出来的。 ·end·
原因是，如果抽取了许多不同的样本，比如说抽取 100 个样本，根据每一个样本构造一个置信区间，这样，由 100 个样本构造的总体参数的 100 个置信区间中，有 95%的区间包含了总体参数的真值，而 5%...一般地，如果将构造置信区间的步骤重复多次，置信区间中包含总体参数真值的次数所占的比例称为置信水平。 ?...从上图不难看出，当样本量给定时，置信区间的宽度随着置信系数的增大而增大，从直觉上说，区间比较宽时，才会使这一区间有更大的可能性包含参数的真值;当置信水平固定时，置信区间的宽度随样本量的增大而减小，换言之...对置信区间的理解，有以下几点需要注意: 如果用某种方法构造的所有区间中有95%的区间包含总体参数的真值，5% 的区间不包含总体参数的真值，那么，用该方法构造的区间称为置信水平为95%的置信区间。...的置信区间是{}'.format(interval)) 该物体质量的95%的置信区间是(15.334667867181999, 15.465332132818002) 未知 的置信区间 例题2：
各位小伙伴，大家好，我是邓飞，今天介绍一下，如何使用R语言进行logistic分析，并且计算OR值和置信区间。...OR值的定义： OR 值（odds ratio）是一种统计量，用于度量两个事件的概率发生的相对大小。...这可以帮助研究人员了解潜在的遗传基础以及疾病风险的变化。...) summary(m1) # 计算OR值 exp(coef(mod)) ## 置信区间 exp(confint(mod)) # 一步到位：OR值和置信区间 library(questionr) odds.ratio...(mod) 结果： 手动计算OR值： 一步到位的OR值和置信区间：
准备训练和测试数据集 一上来就发现，数据集找不到，搜索一番，终于在另外一个包找到了数据集。...) # ############# predictions yes no yes 133 81 no 29 1278 # 生成混淆矩阵 library(caret...c("churn", "area_code", "state" )], trainset$churn, k=3) summary(churn.knn) plot(churn.knn) library(caret...kknn包可以提供带权重的k邻近算法、回归和聚类。 5.11 使用逻辑回归 属于基于概率统计的算法，logit函数可以执行，glm family指定为binomial也是逻辑回归算法。...Kappa : 0.8794 逻辑回归易于理解，直接输出概率和置信区间
需要明确，在置信度（检验水准为0.05）确定的情况下置信区间的计算需要Estimate（系数样本估计值）和Std.err（标准误） 即upr=Estimate+1.96Std.err lwr=Estimate...-1.96Std.err 方法一 这个方法不能得到哑变量的系数，只能得到这个变量的系数；比如说Time这个变量是3个水平，两个哑变量，按照方法一只能得到Time这个变量的，无法得到Time2和TIme3...参照于TIme1的。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
下面是因INFORnotes的分享 与其他绘制森林图的包相比，forestploter将森林图视为表格，元素按行和列对齐。可以调整森林图中显示的内容和方式，并且可以分组多列显示置信区间。...森林图的布局由所提供的数据集决定。 基本的森林图 森林图中的文本 数据的列名将绘制为表头，数据中的内容将显示在森林图中。应提供一个或多个不带任何内容的空白列以绘制置信区间（CI）。...绘制 CI 的空间由此列的宽度确定。...", theme = tm) # Print plot plot(pt) 编辑森林图 edit_plot可用于更改某些列或行的颜色或字体。...如果提供的est、lower和upper的数目大于绘制CI的列号，则est、lower和upper将被重用。如下例所示，est_gp1和est_gp2将画在第3列和第5列中。
❝本节来介绍如何使用「geom_ribbon」给线条来添加置信区间并使用代码将其导出到PPT中，下面通过一个小例子来进行展示 ❞ 安装并加载R包 devtools::install_github("davidgohel...location = ph_location_type(type = "dt")) print(ppt,target = "20220807.pptx") ❝本节介绍到此结束，其实小编主要想介绍的是如何使用...「officer」包将图片导出PPT
一、包(Package)的概念、2种建立包的方式1》包概念：包是一个包含多个模块的特殊目录，目录下有一个特殊的文件__init__.py1.1包名的命名方式：命名方式和变量名一样，小写字母+_（小写字母加个下划线...，不要以数字开头）1.2使用包好处：使用import 包名 可以一次性导入包中所有的模块2》2种建立包的方式2.1 使用目录手动建立包步骤：点击我自己的文件名PythonProject鼠标右键——》点击...2.2 自动建立包（方便快捷）步骤：点击我自己的文件名PythonProject鼠标右键——》点击New ——》 点击Python Package——》在选框中写上包的名字pg_message回车——》...总结： 在python中，一个包含多个模块的文件，然后再加上一个__init__特殊文件，就组成了一个包，在给包起名时一定要使用小写字母加下划线的方式，不能以数字开头----二、包的使用（封装模块、设置...__init__、外界导入包）2.1》__init__.py要在外界使用包中的模块，需要在__init__.py中指定对外界提供的模块列表# 从 当前目录 导入 模块列表from . import 模块名
caret 包 内置函数： ・预处理：preProcess()函数 ・数据分割：createDataPartition()函数、createTimeSlices()函数、createResample()...表1 不同R包中的机器学习算法的预测函数 算法类型 R包 predict()函数语法 lda MASS predict(obj)(不需设置选项) glm stats predict(obj, type...caret包提供了一个统一的框架，允许只使用一种函数且不需指定选项来进行预测。...例：spam数据集 将数据分为训练集和测试集： library(caret) library(kernlab) data(spam) inTrain <- createDataPartition(y=spam...Accuracy : 0.9165 95% CI : (0.899, 0.9319) #准确性的置信区间
而是希望获得带有可信区间或置信区间的风险估计得分。我的观点是，机器学习分类器最好用于机械的/确定性的高信噪比的数据或应用场景中，而概率模型应该用于大多数其他情况。...随机森林之理论概述 机器学习算法-随机森林初探（1） 机器学习 - 随机森林手动10 折交叉验证 机器学习 模型评估指标 - ROC曲线和AUC值 机器学习 - 训练集、验证集、测试集 一个函数统一238个机器学习R包，...这也太赞了吧 基于Caret和RandomForest包进行随机森林分析的一般步骤 （1） Caret模型训练和调参更多参数解读(2) 基于Caret进行随机森林随机调参的4种方式 机器学习第17篇 -...特征变量筛选（1） 机器学习第18篇 - Boruta特征变量筛选（2） 机器学习第19篇 - 机器学习系列补充：数据集准备和更正YSX包 机器学习第20篇 - 基于Boruta选择的特征变量构建随机森林...多套用于机器学习的多种癌症表达数据集 这个统一了238个机器学习模型R包的参考手册推荐给你 莫烦Python机器学习 机器学习与人工智能、深度学习有什么关系？
这里就涉及到统计学里面的置信区间与置信度，本文简要介绍了置信区间这一核心概念，它有助于我们从直观上理解评价估计优劣的度量方法。 本文讨论了统计学中的一个基本术语 ：置信区间。...我们仅以一种非常友好的方式讨论一般概念，没有太多花哨的统计术语，同时还会使用 Python 完成简单的实现！尽管这个术语是非常基础的，但我们有时很难完全理解置信区间到底是什么，为什么我们需要它。...这就是置信区间名字的来源，我们有一个区间，并且我们对它此一定的信心。 非常重要的是我们的样本是随机的，我们不能只从我们居住的城市中选择 1000 人，因为这样就不能很好地代表整个美国。...让我们画出我们得到的所有值： ? 这里你看到的是我们得到的所有样本值的直方图，这个直方图的一个很好的性质是它和正态分布非常相似。...这就是置信区间，区间为 63 + -3，置信度为 95％。 我希望大家现在对置信区间有更好的理解，但这个介绍忽略了一些重要的技术性的部分。
tar：tar是*nix下的打包工具，生成的包通常也用tar作为扩展名，其实tar只是负责打包，不一定有压缩，事实上可以压缩，也可以不压缩，通常你看到xxxx.tar.gz，就表示这个tar包是压缩的，...并且使用的压缩算法是GNU ZIP，而xxxx.tar.bz2就表示这个包使用了bzip2算法进行压缩，当然这样的命名只是一种惯例，并非强制。...jar：即Java Archive，Java的包，Java编译好之后生成class文件，但如果直接发布这些class文件的话会很不方便，所以就把许多的class文件打包成一个jar，jar中除了class...文件还可以包括一些资源和配置文件，通常一个jar包就是一个java程序或者一个java库。...war：Web application Archive，与jar基本相同，但它通常表示这是一个Java的Web应用程序的包，tomcat这种Servlet容器会认出war包并自动部署。
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