步骤1:装载mgcv包 首先,我们需要装载mgcv包,以便我们可以使用其中的函数和工具。安装mgcv包的代码如下所示: install.packages("mgcv")library(mgcv) 1. 2. 注释:这段代码将在你的R环境中安装mgcv包,并将其加载到当前会话中。 步骤2:准备数据 在使用mgcv包之前,我们需要准备好我们的数据。这通常涉及到数据的读取...
1. 安装并加载mgcv包 首先我们需要安装并加载mgcv包。若未安装,请运行以下代码: # 安装mgcv包install.packages("mgcv")# 加载mgcv包library(mgcv) 1. 2. 3. 4. 这里,install.packages()是函数用来下载并安装R包,而library()则是加载该包,使其可以使用。 2. 准备数据 在进行分析之前,确保你的数据已经清洗...
Warning messages:1:In install.packages("ggplot2"):installation of package ‘mgcv’ had non-zero exit status2:In install.packages("ggplot2"):installation of package ‘ggplot2’ had non-zero exit status 而自己去安装依赖的话,也是安装不上的。 > install.packages("MASS") Warning message: package ...
Installation paths not writeable,unable to update packagespath:C:/Program Files/R/R-4.0.5/librarypackages:boot,class,cluster,KernSmooth,lattice,MASS,Matrix,mgcv,nlme,nnet,spatial,survival Old packages:'BiocManager','bitops','blob','broom','cachem','cli','colorspace','cpp11','curl','dplyr',...
#安装mgcv包,安装一次即可 install.packages("mgcv") #载入 library(mgcv) #设置空间,放到自己想放的文件夹中,原始数据也放到该文件夹下 setwd("/home/cesar/LXF/3/") #读取数据 dat<-read.csv("data.csv",header = T) # attach 数据表,便于打参数 ...
("tidyverse","dplyr","tidyfst", "fs","sf","mlr","mlr3", "EDA","mice","plotly","randomForest", "rpart","splines","mle4","ncdf4","gamma4", "lubridate","stringr","tidyr","htmlwidgets", "DT","gt","tidymodels","car","mgcv","survival", "shiny","data.table","purrr","...
3、加载相关的包,请加载前用install.packages()命令安装好 library(ggplot2) library(segmented) library(splines) library(Hmisc) library(rms) library(mgcv) library(caret) 一、数据探索 ggplot(urinetest, aes(dosage, urine) )+geom_point()#绘制散点图 ...
Published: 2021-09-23 确实是因为 mgcv 对R版本的要求,大于了我服务器的旧版R啦。 当然了,一个很直接的解决方案就是重置这个conda环境,就会安装最新版R啦。 不过,我比较好奇的是,难道3.5版本的R已经是基本上不可用了吗?还是说其实是有方法给超低版本的R安装高配包? 欢迎大家各抒己见!©...
【解决⽅案】1.使⽤命令单独安装caret，安装的时间很长。install.packages("caret", dependencies = c("Depends", "Suggests"))需要安装依赖的包全部安装之后，就可以了。依赖包如下：dependencies ‘doMC’, ‘rpvm’, ‘Rcompression’, ‘RMy’, ‘globaltest’, ‘OpenMx’, ‘pryr’, ‘gpclib’, ...
2)输入findFn指令查找。 代码:findFn("gam") 搜索结果: 运行指令后,在操作台会显示搜索的情况。 接着会弹出一个网页显示详细的搜索结果。这里给出了每项搜索结果的得分。 如下图所示,最佳的就是mgcv包,我们就可以通过下载mgcv包实现广义线性模型啦。