在R语言中，modelplot()函数是用于绘制模型预测结果的函数。它通常用于可视化回归模型或其它统计模型的预测结果。modelplot()函数的语法如下：r复制代码 modelplot(model, data = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, main = NULL, type = "b",subset = NULL, plottype = "points", ...)其中，model参数是...
# 使用plot函数可视化决策树结构图 plot(model) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 在上述代码中,我们首先导入了rpart包,该包提供了构建决策树模型的函数。然后,我们使用内置的iris数据集作为示例数据集。接下来,我们使用rpart函数构建了一个决策树模型,其中Species是我们要预测的目标变量,而.表示...
# 拟合线性回归模型model<-lm(mpg~wt+hp,data=mtcars)# 查看模型摘要summary(model) 1. 2. 3. 4. 5. 模型诊断图 接下来,我们需要使用几种模型诊断图来识别离群点。首先,我们将绘制残差图。 # 绘制残差图par(mfrow=c(2,2))plot(model) 1. 2. 3. 通过plot(model)函数,我们可以获得四个图表: 残差...
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hospital_model <- C5.0(hospital_train[,-9],as.factor(hospital_train$use))plot(hospital_model)从这副图片可以发现，用plot进行决策树可视化效果不是很好，可以说很丑陋了！因此更推荐后面两种方法。方法二 使用rpart.plot包绘图函数rpart.plot()优点：图形美观，规则显示清晰明了缺点：只适用于rpart模型 r...
pred = predict(model,data=df) 寻找最佳拟合 找到最佳拟合的曲线很重要。我们用各种可能的函数检查模型。在这里,我们应用四种类型的函数进行拟合,并检查其性能。 橙色线(线性回归)和黄色曲线对这个数据来说是错误的选择。粉红色曲线很接近,但蓝色曲线是与我们的数据趋势最匹配的。因此,我使用y~x3+x2公式来建立我...
使用plot()函数绘制散点图: r # 绘制散点图 plot(x, y, main = "散点图及拟合曲线", xlab = "X轴", ylab = "Y轴", pch = 19, col = "blue") 3. 添加拟合曲线 选择合适的拟合方法,并在散点图上绘制拟合曲线。这里我们使用线性拟合作为示例: r # 拟合线性模型 model <- lm(y ~ x)...
model: 模型拟合数据,也就是我们前面得到的cox回归的结果。 data: 包含用于模型的数据集的对象或数据框,就是临床信息,包含样本的每个因子(变量)的情况。 cpositions: 指定森林图的前三列分别离最左侧有多远,0为最左侧,1为最右侧,设定负值,相当于隐藏。大家可以根据放入模型的变量的值标签的长度来自行定义。
hclust(X, model= "EEE")) summary(BIC3) 通过合并最佳结果来更新BIC。 BIC(BIC1, BIC2, BIC3) 使用随机起点进行单变量拟合,通过创建随机集聚和合并最佳结果获得。 for(j in 1:20) { rBIC <- mclustBIC( initi )) BIC <- update(BIC, rBIC) ...
manufacturer model displ year cyl trans drv cty hwy fl class <chr> <chr> <dbl> <int> <int> <chr> <chr> <int> <int> <chr> <chr> 1 audi a4 1.8 1999 4 auto… f 18 29 p comp… 2 audi a4 1.8 1999 4 manu… f 21 29 p comp… 3 audi a4 2 2008 4 manu… f 20 31 p ...