目录一、理论1.随机森林介绍1.1随机森林中“树”的生成2、RandomForest优缺点2.1.优点2.2.缺点3.随机森林分类效果（错误率）的影响因素：4袋外错误率（ooberror）二、实战1.代码实现流程

作者：CSDN@_养乐多_本文记录了使用sklearn库的KFold模块进行随机森林十折交叉验证的代码。

Packagetaxlistversion0.2.4Description统计taxlist对象或包含分类单元名称的字符向量中的分类单元的数量。Usagecount_taxa(object,data,...)##S4methodforsignature'character,missing'count_taxa(object,na.rm=TRUE,...)##S4methodforsignature

论文Single-cellprofilingofvascularendothelialcellsrevealsprogressiveorgan-specificvulnerabilitiesduringobesityhttps://www.nature.com/articles/s42255-022-00674-x#Sec58s42255-022-00674-x.pdfhttps://github

R语言数据结构新手笔记R的赋值符号不是等号，而是<-在Console控制台输入命令，相当于Linux的命令行R的代码都是带括号的，括号必须是英文！！！的。向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串。

Packagetaxlistversion0.2.4Description多个前导的和后随的空格以及错误的编码可能会在处理分类学名称的信息中导致严重的问题。clean_strings()方法可以清除这些错误。Usageclean_strings(x,...)##S4methodforsignature'character'clean_strings(x,from="utf8",to="utf8",

#6.1(1)load('C:/exercise/ch6/exercise6_1.RData')par(mfrow=c(1,2),cex=0.8,mai=c(0.7,0.7,0.2,0.1))qqnorm(exercise6_1$零件误差,xlab="期望正态值",ylab="观测值",datax=TRUE,main="正态Q-Q图")qqline(exercise6_1$零件误差,datax=T

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Packagetaxlistversion0.2.4Description对于taxlist类对象的操作可能会产生独立的条目。clean()方法就是用来删除这样的条目，并恢复taxlist对象的一致性。Usageclean(object,...)##S4methodforsignature'taxlist'clean(object,times=2,...)Arguments参数【object】：一

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Packagetaxlistversion0.2.4Description根据命名法的解析程度和特定角色，包含分类单元用法名称（学名）的字符串由不同部分组成。因此，带有名称的字符串可以分解成这些部分，同时部分的数量可能表明了分类等级。该方法是strsplit()的包装器，如果在参数【repaste】中指明的话，还可以重新粘贴名称组分。Usagedissect_name(x,split="",fix

Packagetaxlistversion0.2.4Description检索所查询分类单元概念的所有子概念或父概念。Usageget_children(taxlist,...)##S3methodforclass'taxlist'get_children(taxlist,ConceptID,...)get_parents(taxlist,...)##S3methodforclass'taxlis

Packagetaxlistversion0.2.4下面已经废弃的方法中的大多数已经被更新后的方法所取代。add_parent()add_trait()add_level()replace_view()taxlist2taxmap()taxmap2taxlist()taxmap2taxlist()tnrs()

基础篇----R环境安装及基本语句：(65条消息)windows下载R和Rstudio，以及R语言基本使用_up_xin的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_41427508

GO注释和富集分析GO注释和富集分析使用TBtools完成，具体步骤可以参考TBtools作者在腾讯课堂开设的一系列视频课程本文使用的数据是甜樱桃叶绿体蛋白编码基因做GO注释，然后挑部分基因做富集分析，挑选的基因是rpoC1rpoBrpoArpoC2atpIatpFatpEatpHatpBatpAaccDrbcLrpl22rpl23rpl20rps8rps7rps16rps15rps14rps18

x=c(42,7,64,9)y=1:4z.df=data.frame(INDEX=y,VALUE=x)z.dfdim(z.df)#查看几行几列colnames(z.df)#查看列名rownames(z.df)#查看行名z.df[,1]z.df[1,]z.df[c(1,2),c(1,2)]df1=data.frame(C1=c(1,5,14,1,54),C2=c(9,15,85,9,42),C3=c

dplyr对于处理以行列关系表示的数据框(每一行是一个观测值，每一列是一个维度)十分有效。首先dplyr与SQL语句十分类似，其中select、filter、mutate、summarise等几个关键的函数，可以帮助我们非常方便的筛选、修改、汇总数据。此外dplyr还可以使我们非常便捷的对数据集进行交并合补。最后dplyr中还引入了管道处理的概念(如x%>%f(y)等同于f(x,y))，使我们可以

Packagetaxlistversion0.2.4Descriptioin将数据框转换为taxlist对象。此外，包含分类名称的字符向量将被转换，但不会返回任何关于分类等级和亲本分类群的信息。Usagedf2taxlist(x,...)##S3methodforclass'data.frame'df2taxlist(x,taxonTraits,taxonViews,levels,clean_st

1数据集基本探索str、summary、head这三个函数，是对数据框进行探索性分析的“三板斧”。>str(iris)'data.frame':150obs.of5variables:$Sepal.Length:num5.14.94.74.655.44.654.44.9...$Sepal.Width:num3.533.23.13.63.93.43.42.93.1...$Petal.Length:n

论文Reduceddiversityandalteredcompositionofthegutmicrobiomeinindividualswithmyalgicencephalomyelitis/chronicfatiguesyndrome本地文件Giloteaux2016_Article_ReducedDiversityAndAlteredComp.pdfimage.png今天的推文我们来重复

本文基于中文垃圾短信数据集，分别对比了朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林、SVM、LSTM、BiLSTM、BERT七种文本分类算法的垃圾短信分类效果。

今日任务：R语言基础1R语言基础环境配置无需云服务器，直接在windows操作系统进行注意避免中文安装路径，否则无法识别（已提前安装成功）Rstudio调节镜像源Rstudio内可直接调节默认设置安装Rpackagesinstallpackages

R语言可视化分面图、假设检验、单变量分组多水平t检验并指定参考水平、可视化单变量分组多水平分面箱图（facetingboxplot）并添加显著性水平、指定显著性参考水平目录

#数据排序#在R中，可以使用Order()函数对一个数据框进行排序。默认的排序顺序是升序。#在排序变量的前面加一个减号即可得到降序的排序结果#例子#order()函数返回的是被排序的列从小到大的依次的位置order(leadership$age)newdata<-leadership[order(leadership$age),]newdata#降序newdata<-leadership[orde

ggplot一般不用来画双坐标，有些图双坐标结合起来看比较好，比方说条形图和柱状图。1.画双坐标要用到函数scale_y_continuous，这个函数规定次坐标与主坐标的换算关系，用sec_axis(~./57.69231）来设置，其中57.69231这个换算系数可以根据实际情况调整；2.画了双坐标，需要指定谁在次坐标上显示，那么在次坐标要缩小的倍数，在需要显示在次坐标的数据就需要提升多少倍，这

1.为什么要检验正态性首先需要明确正态性与正态分布是有区别的，正态分布（标准分布）是统计数据的分布方式，是个钟形曲线，已平均值为对称轴，数据在对称轴两侧对称分布。正态性是检验实际数据与标准正态分布的相似程度，相似程度高，说明具有正态性。很多的统计方法是基于正态分布使用的，如T检验、方差检验等，因此需要检验数据的正态性。2.检验正态性的方法检验正态性常用的方法包括：1.看分布正态分布是个钟形分布，因

列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率。列线图(Nomogram)可以用于多指标联合诊断或预测疾病发病或进展。近些年来在高质量SCI临床论文中用的越来越多。列线图将回归模型转换成了可以直观的视图，让结果更容易判断，具有可读性，例如：咱们

1.起步（安装与加载）taxlist包通过一个对象类和功能（方法）处理分类数据。同名对象类taxlist可以进一步与生物多样性记录联系起来(例如，用于植被样地的观测)。taxlist包是在repositoryGitHub(https://github.com/kamapu/taxlist)上开发的，可以使用devtools包安装在R-session中：library(devtools)instal

读取数据用到的命令是df<-read.csv("example.csv",header=T,row.names=1)报错信息是Errorinmake.names(col.names,unique=TRUE):invalidmultibytestring1解决办法：重新将这个csv文件另存为一个新的csv文件，注意选择下面的CSV(逗号分隔)（.csv），而不是CSVUTF-8（逗号分隔）（.csv

冬至快到了，祝大家快乐，今天要和大家分享的是：在R语言中，如何将两个文件中样本名称相同的列匹配并且将相同的样本名称的其余信息一起匹配合并。

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在R语言中使用rvest进行网络爬虫时，可以使用代理服务器来隐藏真实IP地址。有一些R包可以帮助爬虫中设置代理，其中一个常用的包是httr。

参考的以下内容进行堆积条形图的制作：R语言可视化:堆积柱状图和百分比堆积柱状图-知乎(zhihu.com)但是做完了的图一长条，不太好看，想改成横向的：在ggplot作图代码后加上一个coord_flip

7.1描述性统计分析1.描述性统计量命令--自带如：summary(mtcars[vars])#var代表mtcars中的某一个变量注：summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计。--自带函数fivenum()可返回图基五数总括（Tukey’sfive-numbersummary，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值）。-

有时候，在分析数据时，需要对数据进行直线转换，也就是将数据做标准化处理，标准化处理的结果称为标准分数，标准化处理的转换公式如下：举例说明：首先，导入数据其次，转换成标准分数，并以向量形式输出最后，保留小数点位数data<-read.table("clipboard",header=T)#导入数据A<-as.matrix(data[,2:4])#将数据框转换为矩阵colnames(A)<-NULL#

一般情况下，R语言直接导入的数据都是有标题的数据框，那么在进行计算矩阵相关的运算时，要首先将数据框的数据转化为矩阵形式。

is_classification(x)检查对象是否为classification类。is_internode(x)检查每个分类单元是否为节间。节间是指一个分类单元恰好有一个上级分类单元和一个下级分类单元。这些分类群可以在不丢失它们之间的关系信息的情况下被移除。xxis_taxon(x)[1]TRUE>is_taxon(1:2)[1]FALSEis_taxonomy(x)检查对象是否为taxono

Packagetaxaversion0.4.2leaves(x,value=NULL,...)获取每个分类单元的冠群索引或其他每个分类单元的值。leaves是没有下级分类群的分类群。参数【x】：获取leaves的对象，比如taxonomy。参数【value】：要返回的东西，而不是索引。长度必须与分类群数相同。参数【...】：其余参数。>x1:Carnivora├─2:Felidae│└─3:Pan

论文PlasmaproteomeanalysesinindividualsofEuropeanandAfricanancestryidentifycis-pQTLsandmodelsforproteome-wideassociationstudieshttps://www.nature.com/articles/s41588-022-01051-w本地pdfs41588-022-01051-w.p

好在unity的shaderlab和D3D，OpenGL等shader语言是一致的，还可以从它们的相关解释来了

Packagetaxaversion0.4.2Description将taxa对象包含的信息转换为data.frame，信息保存在列中。如果使用as_tribble则转换为表格。Usageas_data_frame(x,row.names=NULL,optional=FALSE,...,stringsAsFactors=FALSE)Arguments参数【x】：由taxa定义的一个对象。比如tax

博客资源有该分析所用数据知识点数据读取与预览数据可视化构建随机森林预测模型绝地求生介绍相信很多都玩过绝地求生这款游戏，其游戏规则主要是将100名玩家空手被扔到一个岛上，这些玩家必须探索、寻找、消

R语言rayrender包，csg_torus圆环体image.png#ThuJun1722:33:202021-#字符编码：UTF-8#R版本：Rx644.1forwindow10#cgh163email

Packagetaxlistversion0.2.4Description可以应用S4对象到list对象的强制转换来探索它们的内容，避免由它们的验证引起的错误。UsageS4_to_list(x)Argument参数【x】：一个taxlist类对象或任意S4类。Details将taxlist对象强制转换为list对象。Value一个list类对象。Examples将taxlist对象转换为list

Packagetaxlistversion0.2.4Descriptioin将新的分类概念添加到现有的taxlist对象中的可替换方法。Usageadd_concept(taxlist,TaxonName,...)##S4methodforsignature'taxlist,data.frame'add_concept(taxlist,TaxonName,...)##S4methodforsign

Packagetaxlistversion0.2.4Description当处理数据变得有风险时，最佳实践是生成备份文件。backup_object()方法是save()方法的包装器，向结果文件（扩展名为*.rda的R映射文件）的名称添加时间戳和后缀。load_last()方法识别这种格式，并将最新备份版本加载到会话中。Usagebackup_object(...,objects=characte

Packagetaxaversion0.4.2Description获取每个分类单元或其他每个分类单元值的节点间索引。节间是一个恰好有一个上级分类群和一个下级分类群的分类群。这些分类群可以在不丢失剩余分类群之间关系信息的情况下被移除。Usageinternodes(x)Argument参数【x】：用来获取中间节点的对象，比如一个taxonomy对象。Examplex1:Carnivora├─2:F