r语言随机森林

WGCNA:加权基因共表达网络分析

芯片原始数据由R语言预处理后，得到基因表达数据
Y大宽·2023-09-25 08:43

R语言RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24456如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频但是，你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写Metropolis-Hastings代码，优化接受率和提议分布，或者你可以使用RStan。HamiltonianMonteCarlo（HMC）HMC是一种为M
拓端研究室TRL·2023-09-25 08:38

R语言替换某一列中某个特定数值

我想把Gender列中的F替换成W：data2$Gender[which(data2$Gender=='F')]<-'W'
别狗了·2023-09-25 08:47

R语言删除某列中的特定值，删除含有某一特定数值的所在行

data2=filter(data,data$Income_Category!='Unknown')太麻烦了，刚发现Education_count这一列也有Unknown，于是想要在数据集中删除含有某一特定数值的所在行：data2[data2=='Unknown']<-NAdata2=na.omit(data2)
别狗了·2023-09-25 08:47

数据可视化笔记-R语言

>byEricPimpler定义ExploratoryDataAnalysis(EDA)目的：理解数据步骤：产生问题对数据进行可视化，并寻找答案改进或提出新的问题数据类型categorical离散变量，有限的小数据continuous连续变量，无限地，有序的可视化的用途发现变量的变化或多个变量之间的共变（variationorcovariation）方法条形图：Measuringcategoric
farland·2023-09-25 06:23

随机森林 Random Forest

目录前言一、随机森林是什么？
JasonH2021·2023-09-25 03:33

R可视乎｜主成分分析结果可视化

关于主成分的理论介绍和R语言代码实现可见前段时间赵西西写的推文：主成分分析但是后面留了一个小尾巴，如果想对主成分结果进行可视化，那得怎么实现？有没有简便的方法呢？
庄闪闪·2023-09-25 02:02

回归预测 | MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-09-25 00:38

R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=3060原文出处：拓端数据部落公众号介绍最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯分层混合模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。在对诊断测试准确性的系统评价中，统计分析部分旨在估计测试的平均（跨研究）敏感性和特异性及其变异性以及其他测量。灵敏度和特异性之间往往存在负相关，这表明需要相关数据模型。由于用户，分析在统计上具有挑战性处理两个摘要统计，必须考虑敏感
·2023-09-24 22:53

R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19889原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于Metropolis-Hastings采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。如果您可以写出模型的似然函数，则Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分（即MCMC）。我写了r代码来简化对任意模型的后验分布的估计。具体如下：1）定义模型（即概率先验）。在此示例中，让我们
·2023-09-24 22:50

R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=3060原文出处：拓端数据部落公众号介绍最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯分层混合模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。在对诊断测试准确性的系统评价中，统计分析部分旨在估计测试的平均（跨研究）敏感性和特异性及其变异性以及其他测量。灵敏度和特异性之间往往存在负相关，这表明需要相关数据模型。由于用户，分析在统计上具有挑战性处理两个摘要统计，必须考虑敏感
·2023-09-24 22:50

R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=4612最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯简单线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。贝叶斯分析的许多介绍都使用了相对简单的教学实例（例如，根据伯努利数据给出成功概率的推理）。虽然这很好地介绍了贝叶斯原理，但是这些原则的扩展并不是直截了当的这篇文章将概述这些原理如何扩展到简单的线性回归。我将导出感兴趣参数的后验条件分布，给出用于实现Gibbs
·2023-09-24 22:18

R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=11617最近我们被客户要求撰写关于blockGibbs吉布斯采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。在这篇文章中，我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样，得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后，对采样器进行编码，并使用模拟数据对其进行测试（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。贝叶斯模型假设我们有一个样本量的主题。贝叶
·2023-09-24 22:47

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760原文出处：拓端数据部落公众号概述：众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病（例如心脏病）的存在或不存在方面发挥重要作用。如果能提前准确预测这些信息，可以为医生提供
·2023-09-24 22:46

R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据...

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24203本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯GLM（广义线性模型）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。使用教育数据示例。此外，本教程简要演示了贝叶斯GLM模型的多层次扩展。相关视频=本教程遵循以下结构：1.准备工作；2.GLM介绍；3.教育
拓端研究室TRL·2023-09-24 21:50

R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应META分析心肌梗死数据...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23785最近，我们使用贝叶斯非参数（BNP）混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）推断（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。概述相关视频在这篇文章中，我们通过展示如何使用具有不同内核的非参数混合模型进行密度估计。在后面的文章中，我们将采用参数化的广义线性混合模型，并展示如何切换到非参数化的随机效应表示，避免了正态分布的随机效应假设。使用D
拓端研究室TRL·2023-09-24 21:10

如何用R语言制作meta分析的偏倚风险评估（Risk of Bias）图？

各位读者朋友们大家好啊，本次的教程其实于上一期已在B站（up主：全哥的学习生涯）上进行了视频教学，但因为偏倚风险评估在meta分析中的地位尤为重要，而在之前的文章中并未针对此有过说明，故为了方便大家阅读和快速掌握，我将上一期视频的内容浓缩成了本次文字版的教程。meta分析的偏倚风险评估图，也就是ROB图，Riskofbias，通常意义上，一篇正规meta分析一般往往会对偏倚风险或纳入原始研究的质量
吃一口小肉丸·2023-09-24 17:22

R语言检查系统生成环境Session info

>devtools::session_info(c("tidyverse"))-Sessioninfo-------------------------------------------------------------------settingvalueversionRversion3.6.3(2020-02-29)osWindows10x64systemx86_64,mingw32uiRS
Seurat_·2023-09-24 17:03

R语言柱状图直方图 histogram

柱状图简介柱状图也叫直方图，是展示连续性数值的分布状况。在x轴上将连续型数值分为一定数量的组，y轴显示对应值的频数。R基本的柱状图hist我们用R自带的Orange数据来画图。>head(Orange)Treeagecircumference(圆周长)111183021484583166487411004115511231120611372142我们可以先看看这些树的年龄分布。hist(x,bre
santiagoru·2023-09-24 16:15

R语言绘制环状柱状堆积图+分组+显著性

无叠加、显著性的代码：#设置工作环境rm(list=ls())setwd("D:/Desktop/0000/code-main/条形图")#加载R包library(ggplot2)#CreateElegantDataVisualisationsUsingtheGrammarofGraphicslibrary(tidyverse)#EasilyInstallandLoadthe'Tidyverse'
清纯世纪·2023-09-24 16:35

机器学习笔记1

1、机器学习算法分类监督学习：目标值：类别-分类问题分类算法：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题回归算法：线性回归、岭回归无监督学习：目标值：无-无监督学习算法
从白天到早上·2023-09-24 16:35

基于R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟实践技术

APSIM(AgriculturalProductionSystemssIMulator)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。APSIM模型有Classic和NextGeneration两个系列模型，能模拟几十种农作物、牧草和树木的土壤-植物-大气过程，被广泛应用于精细农业、水肥管理、气候变化、粮食安全、土壤碳周转、环境影响、农业可持续性、农业生态等诸多与农业生产和科研有关的领域。APSIM模型
_遇见jia·2023-09-24 16:04

C代写：COMP112 Strings and Recursion调试R、R编程代写、帮写R语言程序

代写C基础作业，练习字符串和递归的用法。SubmissionInstructionsElectronicsubmissionisindividual.Exercisethatwillbesubmittedontimewillreceivea5pointsbonus.Automaticextensionof3workingdayswillbegiven,butthenthe5pointsbonusw
dongyixun·2023-09-24 15:22

calc.blob.stats从Blob区域计算颜色和空间统计信息，R语言imagefx包，时序图像特征识别

calc.blob.stats从Blob区域计算颜色和空间统计信息，R语言imagefx包，时序图像特征识别calc.blob.stats从Blob区域计算颜色和空间统计信息1.pngcalc.blob.stats
youmigo·2023-09-24 14:32

R语言编程-Tidyverse 书籍 - R Markdown

RMarkdown是Markdown在R中的延伸。除了具备一般Markdown语法功能之外，最关键的是可以在Rmarkdown中插入代码块，并能运行代码，将代码运行结果显示出来。其作用：image.pngimage.png编译过程.Rmd文件提交给knitr后，将执行代码块创建一个新的包含代码和运行结果的Markdown文件（.md），再被Pandoc处理生成最终的输出文件。image.png1常
Hello育种·2023-09-24 13:23

基于R做宏基因组进化树+丰度柱状图TreeBar带聚类树的堆叠柱形图

写在前面同之前一样，重分析需要所以自己找了各路代码借鉴学习，详情请参考R语言绘制带聚类树的堆叠柱形图，实操效果如下：步骤表格预处理选取不同样本属水平的物种丰度图（绝对和相对水平都可以，相对画出来是齐的，
twocanis·2023-09-24 11:45

Python中的多项式回归拟合非线性关系实例

相关视频：非线性模型原理与R语言多项式回归、局部平滑样条、广义相加模型GAM分析非线性模型原理与R语言多项式回归、局部平滑样条、广义相加模型GAM分析，时长05:41多项式回归是独立x变量和因果y变量之间的非线性关系
拓端研究室·2023-09-24 11:38

R语言非线性方程数值分析生物降解、植物生长数据：多项式、渐近回归、米氏方程、逻辑曲线、Gompertz、Weibull曲线...

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33742在选择最佳拟合实验数据的方程时，可能需要一些经验。当我们没有文献信息时该怎么办？我们建立模型的方法通常是经验主义的。也就是说，我们观察过程，绘制数据并注意到它们遵循一定的模式（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频简介例如，我们的客户可能观察到一种植物对某种毒性物质的反应是S形的。因此，我们需要一个S形函数来拟合我们的数据，但
拓端研究室TRL·2023-09-24 10:45

R语言学习笔记

R语言学习笔记一.准备环境二.认识控制台三.R包四.数据结构1.向量Vector1.1创建向量1.2访问向量中的数据1.3向量的循环补齐2.矩阵matrix2.1创建矩阵2.2访问矩阵中的数据3数组Array3.1
jzdnkbd·2023-09-24 09:30

R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23236在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频什么是频率学派？概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。有一种想法是"真实的"，例如，在预测鱼的生活环境时，盐度和温度之间的相互作用有一个回归系数？什么是贝叶斯学派？在贝叶斯方法中，概率被解释为对信念的主观衡量。所有的变量--
拓端研究室TRL·2023-09-24 05:30

python关联规则apriori算法_python实现关联规则分析Apriori算法

本节代码参考了《机器学习实战》第十一章中的代码，也参考了R语言的arules包，该包没有实现一对多的规则，因此，在以上基础上进行了改进，包括实现剪枝步，规则生成(一对一，一对多，多
weixin_39949584·2023-09-24 03:54

记录一下数据分析实习面试遇到的问题

随机森林。讲一下原理。答得很水，基本没有哪个能讲很久，还是理解不够透。深度学习。这个没深入了解过，故没答上。后期就开始
Axhy·2023-09-23 22:18

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（2）：内置特征重要性（附源码和实现效果）

实现功能一些模型，如线性回归和随机森林，可以直接输出特征重要性分数。这些显示了每个特征对最终预测的贡献。
数据杂坛·2023-09-23 21:28

R语言sample函数

随机抽样又分为重复随机抽样（又称为“重抽样”或者“有放回抽样”）和不重复随机抽样（又称为“没有放回的抽样”）两种。重复抽样是指：本次从整体中抽取出的数据样本，在下一次抽取时同样有机会被抽取。不重复抽样就是：一旦被抽取为样本，下次就不能再被抽取了。sample函数可以完成随机抽样处理，其基本形式为：sample（x,size,replace=FALSE）具体参数说明：x整体数据，以向量形式给出siz
饮食有度的元气少女·2023-09-23 18:15

BIOMOD2模型、MaxEnt模型物种分布模拟，生物多样性生境模拟，论文写作

①基于R语言BIOMOD2模型的物种分布模拟实践技术应用针对我国目前已有自然保护区普遍存在保护目标不明确、保护成效低下和保护空缺依然存在等问题，科学的鉴定生物多样性热点保护区域与保护空缺显得刻不容缓。
天青色等烟雨..·2023-09-23 08:28

基于R语言、MATLAB、Python机器学习方法与案例分析

目录基于R语言机器学习方法与案例分析基于MATLAB机器学习、深度学习在图像处理中的实践技术应用全套Python机器学习核心技术与案例分析实践应用基于R语言机器学习方法与案例分析机器学习已经成为继理论、
天青色等烟雨..·2023-09-23 08:27

什么是vyper语言

Vyper是一种全新的以太坊开发语言。一、它在逻辑上类似于Solidity，在语法上类似于Python和Solidity一样，Vyper可编译为以太坊虚拟机（EVM）字节码，运行在以太坊虚拟机（EVM）上。语法与Python非常类似，可以说95%类似。所以Vyper是一个非常适合人类编写和阅读的语言。二、Vyper最显著的两大特点是：安全和简单以太坊是一个价值网络，构建于以太坊之上的应用大多需要进
野猪亲王·2023-09-23 02:06

神经网络案例分析

类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机森林、支持向量机SVM等），神经网络模型构建时首先将数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用
spssau·2023-09-22 15:57

R语言中字符串的处理(1/3)-长度计算，大小写转化，排序，空格去除，复制，拼接

本文主要介绍如何通过R语言的基础函数和stringr包中的函数实现字符串的常见处理。特别注意的的是R中的基础函数和stringr包函数有两个很大的不同。书写方式不同。
北欧森林·2023-09-22 13:30

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24334像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频1.了解Stan统计模型可以在R或其他统计语言的各种包中进行拟合。但有时你在概念上可以设计的完美模型，在限制了你可以使用的分布和复杂性的软件包或程序中很难或不可能实现。这时你可能想
拓端研究室TRL·2023-09-22 09:14

R语言安装devtools失败解决方案

问题描述：安装devtools出现以上依赖安装失败。解决步骤：1.找到报错提醒退出R，把红框里面的所有包都用apt-get安装。PS.装完要再进去R，install.packages('devtools')，检查是否还有这个报错，如果有就继续用apt-get安装。2.安装httpuv完成上一步之后，还是装不了devtool，因为httpuv安装失败，所以需要用apt-get安装autoconfau
奶牛提纯算法·2023-09-22 08:19

R语言 gwasglue 包安装

使用github安装包：devtools::install_github("mrcieu/gwasglue",force=TRUE)失败1.注意先install.packages("devtools")加载library("devtools")才能用github安装。这里，我使用的R版本是4.3.0,不知道哪里下载，直接用我在网盘里的（永久有效）链接：https://pan.baidu.com/s
Queen_yu·2023-09-22 08:15

【R语言】完美解决devtools安装GitHub包失败的问题（以gwasglue为例）

devtools：devtools是R语言中一个非常有用的包，它提供了一套工具和函数，用于开发、测试和维护R包，devtools可以帮助R包的开发人员更轻松地进行包的创建、文档编写、测试和发布等
感谢地心引力·2023-09-22 08:45

机器学习大作业--Python城市空气质量的分析与预测

需要完整项目源码和论文报告可以私信我或加QQ1878073201机器学习大作业–基于机器学习算法、KNN、SVM、LSTM、决策树、随机森林、线性回归分析对空气质量的分类、识别和预测:本文针对江西省南昌市
黎明的前夜·2023-09-22 06:02

R语言数据分析时的一些问题

一.在install.packages时报错如下情况一：Errorininstall.packages:ERROR:failedtolockdirectory‘E:\Ritself\R-3.6.3\library’formodifyingTryremoving‘E:\Ritself\R-3.6.3\library/00LOCK’步骤：找到‘E:\Ritself\R-3.6.3\library/00
绿豆棉花糖·2023-09-22 06:34

rlang包版本过低

R语言出现“载入了名字空间‘rlang’1.0.6，但需要的是>=1.1.0”的报错install.packages("devtools")安装：devtools::install_github(
绿豆棉花糖·2023-09-22 06:34

折线图geom_line()参数选项

往期折线图教程图形复现|使用R语言绘制折线图折线图指定位置标记折线图形状更改|绘制动态折线图跟着NC学作图|使用python绘制折线图前言我们折线的专栏推出一段时间，但是由于个人的原因，一直未进行更新。
小杜的生信筆記·2023-09-22 05:41

DESeq2安装避坑

DESeq2在R-studio上的安装非常让人自闭，具体可参考徐洲更老师的R语言安装介绍https://www.bilibili.com/video/BV19p4y1i7Zb?
云养江停·2023-09-22 05:26

R语言ICC函数中Consistency 和 agreement，one-way和two-way，single和mean的选择

先给出ICC选择方法的文献：AGuidelineofSelectingandReportingIntraclassCorrelationCoefficientsforReliabilityResearchDOI：10.1016/j.jcm.2016.02.012intraclasscorrelationcoefficient(ICC)中文叫做同类相关系数。为什么要做icc呢。比如在标注的过程中，我
杰青的垫脚石·2023-09-21 23:25

【R】 装包提示 package ‘xxx’ is not available的解决方案

本人因学习生信入门R语言，按照生信技能树JIMMY给的R包安装代码运行，有4个包未能顺利安装：GSEABase，GSVA，clusterProfiler和hgu133plus2.db。
虫虫工工队·2023-09-21 22:07
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