r语言随机森林

R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21602最近我们被客户要求撰写关于回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径正则化(regularization)该算法速度快，可以利用输入矩阵x中的稀疏性，拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。
·2023-08-17 00:11

sklearn机器学习库(二)sklearn中的随机森林

sklearn机器学习库(二)sklearn中的随机森林集成算法会考虑多个评估器的建模结果，汇总之后得到一个综合的结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。
undo_try·2023-08-16 23:58

Spark MLlib机器学习库(一)决策树和随机森林案例详解

SparkMLlib机器学习库(一)决策树和随机森林案例详解1决策树预测森林植被1.1Covtype数据集数据集的下载地址：https://www.kaggle.com/datasets/uciml/forest-cover-type-dataset
undo_try·2023-08-16 23:58

深度学习实战（五）：通过scikit-learn模板两步构建自己的机器学习模型

模板两步构建自己的机器学习模型1.项目简介2.明确你要解决的问题3.预备工作3.1加载数据集3.2数据集划分4.万能模板V1.04.1应用案例4.1.1构建SVM分类模型4.1.2构建LR分类模型4.1.3构建随机森林分类模型
AiCharm·2023-08-16 17:35

拓端tecdat|R语言计算资本资产定价模型(CAPM)中的Beta值和可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22588今天我们将计算投资组合收益的CAPM贝塔。这需要拟合一个线性模型，得到可视化，从资产收益的角度考虑我们的结果的意义。简单的背景介绍，资本资产定价模型（CAPM）是由威廉·夏普（WilliamSharpe）创建的一个模型，它根据市场收益和资产与市场收益的线性关系来估算资产的收益。这种线性关系就是股票的贝塔系数。计算CAPM的betas可以作
·2023-08-16 17:47

【深度学习】遗传算法[选择、交叉、变异、初始化种群、迭代优化、几何规划排序选择、线性交叉、非均匀变异]

遗传算法工具箱4.1initializega4.2ga4.3normGeomSelect4.4arithXover4.5nonUnifMutation五、遗传算法优化BP神经网络初始权值与阈值六、后记决策树和随机森林建立了输入
TJUTCM-策士之九尾·2023-08-16 15:28

Anaconda接入Pycharm的步骤

Anaconda是一个流行的Python和R语言的数据科学和机器学习发行版，可以用于简化包管理和部署。PyCharm是一款受欢迎的Python集成开发环境（IDE）。
元尘yc·2023-08-16 15:23

百日筑基篇——差异基因分析DESeq2包（R语言初识六）

百日筑基篇——差异基因分析DESeq2包（R语言初识六）文章目录前言一、差异基因分析是什么?
星石传说·2023-08-16 13:13

R图片输出到office

在之前学习的时候，老师有推荐"export"这个神器可以将图片直接导出至ppt，但是发现3.6及4.0版本的R语言仍然无法使用export。因此，切换至另外一个叫"eoffice"的package。
ChrisJO·2023-08-16 12:14

R语言数据可视化_科学统计图表绘制2.1——密度分布图、面积图、密度图

R语言数据可视化_科学统计图表绘制2.1——密度分布图、面积图、密度图面积图介绍提起面积图，就不得不说他与折线图各自适用情况。
LKKKKKKKKKKT·2023-08-16 10:00

r语言和python可视化绘图_最棒的7种R语言数据可视化

R语言编程提供一套建立可视化和展现数据的内置函数和库，让你学习这门艺术。在可视化的技术实现之前，让我们先看看如何选择正确的图表类型。
weixin_39525865·2023-08-16 10:00

spss数据分析--相关性分析与酷炫图

相关性分析与酷炫图今天就来说说R语言怎么进行相关性分析。首先，安装两个R包，其中“corrplot”包就能画出好多酷炫的相关性矩阵图。“pheatmap”包是用来画热力图的。
211统计课堂·2023-08-16 10:59

时序预测 | MATLAB实现基于RF随机森林的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

时序预测|MATLAB实现基于RF随机森林的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)目录时序预测|MATLAB实现基于RF随机森林的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)预测结果基本介绍程序设计参考资料预测结果基本介绍
机器学习之心·2023-08-16 07:22

R语言实现Bootstrap验证

Bootstrap验证（BootstrapValidation）：从原始数据中，有放回的抽取样本，抽取样本数量可以设定。根据抽取的样本检验训练模型的性能，可以不断重复Bootstrap验证得出平均的性能结果。方法1：使用caret#bootstraplibrary(caret)library(Ecdat)data(Hedonic)train.control%sub(".*:\\s*","",.)%
weixin_49320263·2023-08-16 06:23

R语言实现免疫浸润分析（2）

原始数据承接免疫浸润分析（1），下面展示免疫浸润结果：#直接使用IOBR包内的cell_bar_plotpic%ggplot(aes(ID,fraction))+theme_void()+geom_bar(stat="identity",position="stack",aes(fill=cell_type))+scale_fill_manual(values=palette2,name=NULL
weixin_49320263·2023-08-16 06:23

R语言实现免疫浸润分析（1）

免疫浸润分析是生物信息学研究中的一项关键内容，它旨在评估肿瘤微环境中不同类型的免疫细胞组成。免疫细胞在肿瘤发展和治疗中起着至关重要的作用，因为它们可以影响肿瘤的生长、扩散和对治疗的响应。为了了解免疫细胞在肿瘤中的分布和数量，研究人员使用多种计算工具和算法，其中一些常用的方法包括：MCPcounter：通过估计微环境中不同类型免疫细胞的丰度，以及炎症程度，从而评估肿瘤免疫浸润情况。EPIC：这是一种
weixin_49320263·2023-08-16 06:21

【code-server】配置code server语言运行环境「IPAD编程」「Python」「JAVA」「C++」「HTML」

文章目录Python环境配置1.安装python32.安装插件3.配置coderunnerJAVA环境配置1.安装jdk2.安装对应的插件C++环境配置1.安装C/C++插件1.打开vscode的插件网站2.下载C/C++3.VSIX安装2.选择C配置HTML这篇是讲如何在部署好codeserver之后,怎么配置语言的运行环境.如果想要看怎么部署网页上的vscode,实现ipad编程,可以看下面这
Khalil三省·2023-08-16 05:35

R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9384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VAR模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。目录模型与数据估算值预测误差脉冲响应识别问题正交脉冲响应结构脉冲反应广义脉冲响应参考文献脉冲响应分析是采用[向量自回归模型的]()计量经济学分析中的重要一步。它们的主要目的是描述模型变量对一个或多个变量的冲击的演化。因此使它们成为评估经济时非
·2023-08-15 20:11

R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9390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贝叶斯向量自回归（BVAR）的研究报告，包括一些图形和统计输出。介绍向量自回归（VAR）模型的一般缺点是，估计系数的数量与滞后的数量成比例地增加。因此，随着滞后次数的增加，每个参数可用的信息较少。在贝叶斯VAR文献中，减轻这种所谓的维数诅咒的一种方法是随机搜索变量选择（SSVS），由Ge
·2023-08-15 20:10

拓端tecdat|R语言贝叶斯Metropolis-Hastings Gibbs 吉布斯采样器估计变点指数分布附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578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吉布斯采样器的研究报告，包括一些图形和统计输出。指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了。在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数λ，即事件之间的平均时间，在某个时间点k发生了变化，即：我们
·2023-08-15 20:39

R语言泊松Poisson回归模型分析案例|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2605最近我们被客户要求撰写关于泊松Poisson回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一点的解释变量包括雌蟹的颜色（C），脊椎状况（S），体重（Wt）和甲壳宽度（W）。数据文件：crab.tx
·2023-08-15 20:39

R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19118最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文分析将用于制定管理客户和供应商关系的策略准则假设：贵公司拥有用于生产和分销聚戊二酸的设施，聚戊二酸是一种用于多个行业的化合物。制造和分销过程的投入包括各种石油产品和天然气。价格波动可能非常不稳定。营运资金管理一直是一个挑战，最近汇率的走势严重影响了资金。您的CFO
·2023-08-15 20:08

R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19118最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文分析将用于制定管理客户和供应商关系的策略准则假设：贵公司拥有用于生产和分销聚戊二酸的设施，聚戊二酸是一种用于多个行业的化合物。制造和分销过程的投入包括各种石油产品和天然气。价格波动可能非常不稳定。营运资金管理一直是一个挑战，最近汇率的走势严重影响了资金。您的CFO
·2023-08-15 20:08

R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=19664最近我们被客户要求撰写关于MCMC的研究报告，包括一些图形和统计输出。MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。蒙特卡洛马尔可夫链Metropolis-Hastings算法问题如果需要计算有复杂后验pdfp（θ|y）的随机变量θ的函数f（θ）的平均值或期望值。您可能需要计算后验概率分布p（θ）的最大值。解决期望值的一种方法是从p（θ）绘制
·2023-08-15 20:06

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30914原文出处：拓端数据部落公众号我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据。采样时间：2021年1月1号~2021年12月31号采样地点：全国各地。本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速、风速变化、最大风速、最大降雨量、闪电概率等数据。并对不同变量之间的相关性进
·2023-08-15 20:35

R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=6962最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫转换模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。假设有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。然而，乍一看，y在水平中间波动，所以它似乎并不总是有稳定的关系（背后有多个状态）上面的样本数据创建如下。x和y之间的关系数据根据时间改变。x|t|)#(Intercept)45.74681.7
·2023-08-15 20:35

R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化|附代码数据

在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR我们将首先做一个简单的线性回归，然后转向支持向量回归，这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。
·2023-08-15 20:35

拓端tecdat|R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化

p=23305在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR。我们将首先做一个简单的线性回归，然后转向支持向量回归，这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。
·2023-08-15 20:01

拓端数据(tecdat):R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21545示例1：使用MCMC的指数分布采样任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。在这种情况下，我们将使用平均值为1的指数分布作为我们的目标分布。所以我们从定义目标密度开始：target=function(x){if(x0&x2&x1)){#||这里意思是“或”return(0)}else{return(1)}}likelihood=f
·2023-08-15 20:27

拓端数据(tecdat):R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9384目录模型与数据估算值预测误差脉冲响应识别问题正交脉冲响应结构脉冲反应广义脉冲响应参考文献脉冲响应分析是采用向量自回归模型的计量经济学分析中的重要一步。它们的主要目的是描述模型变量对一个或多个变量的冲击的演化。因此使它们成为评估经济时非常有用的工具。这篇文章介绍了VAR文献中常用的脉冲响应函数的概念和解释。模型与数据为了说明脉冲响应函数的概念
·2023-08-15 20:27

拓端tecdat|R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样

原文链接：http://tecdat.cn/?p=3772创建测试数据第一步，我们创建一些测试数据，用来拟合我们的模型。我们假设预测变量和因变量之间存在线性关系，所以我们用线性模型并添加一些噪音。trueA 1表示跳跃当我们运行这个算法时，它访问的参数的分布会收敛到目标分布p。那么，让我们在R中得到：########Metropolis算法# ################ proposalfu
·2023-08-15 20:27

R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9384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VAR模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。目录模型与数据估算值预测误差脉冲响应识别问题正交脉冲响应结构脉冲反应广义脉冲响应参考文献脉冲响应分析是采用[向量自回归模型的]()计量经济学分析中的重要一步。它们的主要目的是描述模型变量对一个或多个变量的冲击的演化。因此使它们成为评估经济时非
·2023-08-15 20:54

R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化|附代码数据

在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR我们将首先做一个简单的线性回归，然后转向支持向量回归，这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。
·2023-08-15 20:53

R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=3772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MCMC的研究报告，包括一些图形和统计输出。创建测试数据第一步，我们创建一些测试数据，用来拟合我们的模型。我们假设预测变量和因变量之间存在线性关系，所以我们用线性模型并添加一些噪音。trueA1表示跳跃当我们运行这个算法时，它访问的参数的分布会收敛到目标分布p。那么，让我们在R中得到：#
·2023-08-15 20:53

马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故时间序列预测|附代码数据

本文描述了R语言中马尔克夫转换模型的分析过程首先，对模拟数据集进行详细建模。接下来，将马尔可夫转换模型拟合到具有离散响应变量的真实数据集。用于验证对这些数据集建模的不同方法。
·2023-08-15 17:20

R语言二手车汽车销售数据可视化探索：预处理、平滑密度图、地理空间可视化（带自测题）|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=27546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二手车汽车销售数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文用爬虫采集了汽车销售数据，后来对其进行了扩展，创建这个数据集，其中包括境内的所有二手车辆或者经销商车辆条目数据。这些数据每隔几个月就会被抓取一次，它包含提供的关于汽车销售的大部分相关信息，包括价格、状况、制造商、纬度/经度和18
·2023-08-15 17:20

R语言结构方程模型SEM、路径分析房价和犯罪率数据、预测智力影响因素可视化2案例|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25044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结构方程模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。1简介在本文，我们将考虑观察/显示所有变量的模型，以及具有潜在变量的模型。第一种有时称为“路径分析”，而后者有时称为“测量模型”。2进行简单的多元回归SEM在很大程度上是回归的多元扩展，我们可以在其中一次检查许多预测变量和结果。SEM还提
·2023-08-15 16:16

R语言相关性分析

1.R语言自带函数cor(data,method="")可以快速计算出相关系数，数据类型：data.frame如data.frame为：zz,绘图如下：a.singleprotein：线性回归画法1.ggplot
MJades·2023-08-15 15:17

Titanic--细节记录三

模型算法选择路径图留出法划分数据集‘留出’的含义基本步骤和解释具体例子创造一个数据集留出法划分预测结果可视化分层抽样设置方法划分数据集的常用方法train_test_split什么情况下切割数据集的时候不用进行随机选取逻辑回归模型随机森林分类模型训练集和测试集的得分重要注意事项为什么线性模型可以进行分类任务
BIT_mk·2023-08-15 15:43

R语言-图片的组合与拼接

可用的包有：customLayout包ggpubr包gredExtra包grid.arrange函数cowplot包的plot_grid函数R的基础绘图函数par()和layout()函数grid包viewport函数具体使用方法参见https://mp.weixin.qq.com/s/W2nKMe4u2VLBswFkvhoXDwhttps://www.jianshu.com/p/3ebfbce5
生信小白2018·2023-08-15 12:52

ggplot2优雅的绘制饼状热图

欢迎关注R语言数据分析指南最近看到一张非常有意思的图，暂且称之为饼状热图,与corrplot所绘制的有所不同此图使用的为离散型变量，例图如下所展示；由于作者未提供原始数据，小编自己构建了一份数据来进行初步的展示论文内容
R语言数据分析指南·2023-08-15 09:17

Python数据分析-基于AdaBoost的营销响应预测

营销响应预测模型的实施主要采用分类算法，常用的算法包括：逻辑回归、支持向量机、随机森林等。本次分析的输入源数据来源自《python数据分析与数据化运营》第五章的order.xl
qq_28584559·2023-08-15 08:23

R语言生存分析（机器学习）（2）——Enet（弹性网络）

弹性网络（ElasticNet）:是一种用于回归分析的统计方法，它是岭回归（RidgeRegression）和lasso回归（LassoRegression）的结合，旨在克服它们各自的一些限制。弹性网络能够同时考虑L1正则化（lasso）和L2正则化（岭回归），从而在特定情况下对于高维数据集具有更好的性能。#清空rm(list=ls())gc()#导入包library(glmnet)help(pa
weixin_49320263·2023-08-15 08:15

R语言生存分析算法的简单组合

library(survival)library(randomForestSRC)#生成模拟数据set.seed(123)n<-200time<-rexp(n,rate=0.1)status<-rbinom(n,size=1,prob=0.7)var1<-rnorm(n)var2<-rnorm(n)var3<-rnorm(n)data1<-data.frame(time=time,status=s
weixin_49320263·2023-08-15 08:15

R语言实现GSEA分析（1）

使用R语言可以实现GSEA，具体方法R包包括：GSEABase、clusterProfiler、fgsea、gggsea。具体操作：
weixin_49320263·2023-08-15 08:45

R语言实现随机生存森林（2）

library(survival)library(randomForestSRC)help(package="randomForestSRC")#构建普通的随机生存森林data(cancer,package="survival")lung$status%plot
weixin_49320263·2023-08-15 08:45

R语言实现计算净重新分类指数（NRI）和综合判别改善指数（IDI）

两个模型比较，与第一个模型相比，NRI=（重新分对的-重新分错的）/总人数。IDI=（新模型患者平均预测概率-旧模型患者平均预测概率）-（新模型非患者平均预测概率-旧模型非患者平均预测概率）。NRI=0无改善，>0新模型优于旧模型。IDI正值且越大越好。1、非生存资料：广义线性模型library(PredictABEL)#数据集data1<-data.frame(a=rnorm(n=1000,me
weixin_49320263·2023-08-15 08:45

R语言实现PSM（倾向性评分）（MatchIt包）

PSM减少研究中的偏差和混杂变量影响局限性条件独立假设理论上不存在遗漏变量共同支撑假设处理组和对照组的倾向得分有较大的共同取值范围，否则不适合做PSM评分三个关键结局指标目标人群协变量R包matchit初始评估匹配结果评估尝试不同方法对比不同的匹配情况（1）导入数据：数据集lalonde中treat为治疗因素，其余变量为协变量。#PSMlibrary("MatchIt")data("lalonde
weixin_49320263·2023-08-15 08:15

详细讲解R包randomForestSRC实现筛选变量（随机森林）

随机森林是一种基于决策树（decisiontree）的集成学习方法，通过随机选择特征和样本来构建多个决策树，并通过投票或平均等方式综合这些决策树的结果来进行分类或回归。
weixin_49320263·2023-08-15 08:14

留一验证法(LOOCV）和留P验证法R语言实现

留一验证法（Leave-One-OutCross-Validation，LOOCV）。将原始数据集分成训练集和测试集两部分。对于一个包含n个样本的数据集，留一验证法将n-1个样本作为训练集。用训练集训练模型，然后使用该模型对测试集进行预测，计算预测误差，最终得到n个预测误差，将它们求平均作为模型的性能评估指标。可以使用不同的模型选择算法，如岭回归、lasso回归、逐步回归等，选择性能最优的模型。R
weixin_49320263·2023-08-15 08:14
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