Numberoftrees:100No.ofvariables tried at each split:2OOBestimateoferror rate:3.33%Confusion matrix:setosa versicolor virginicaclass.error setosa50000.00versicolor04730.06virginica02480.04 代码解读:randomForset,执行建模,x参数设定自变量数据集,y参数设定因变量数据列,importance设定是否输出因变量在模型中的重要性,...
armd.tm1<-attr(armd.mf1, "terms")class(armd.tm1) ## [1]"terms""formula" terms对象的属性中保存公式和模型框的重要信息, 其属性有: names(attributes(armd.tm1)) ## [1]"variables""factors""term.labels""order""intercept"## [6]"response""class"".Environment""predvars""dataClasses" attr(a...
Edit SAP variables in the Power BI service Access SAP BW data with the SAP BW connector Connect to LinkedIn Sales Navigator Use OneDrive for work or school links Connect to Project Online data through Power BI Desktop Gateways Get data Refresh data Template apps Connect to services Troubleshoot ...
str(veteran) ## 'data.frame': 137 obs. of 8 variables: ## $ trt : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... ## $ celltype: Factor w/ 4 levels "squamous","smallcell",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... ## $ time : num 72 411 228 126 118 10 82 110 314 100 ... ## $...
## Compute the averages for the variables in 'state.x77', grouped## according to the region (Northeast, South, North Central, West) that## each state belongs to.aggregate(state.x77, list(Region = state.region), mean)## Compute the averages according to region and the occurrence of more...
GKtauData(cat_variables) plot(dataset) 可以看出,关于因变量的变异性,预测因素的解释力非常小。换句话说,根据Goodman和Kruskal's tau度量,我们的预测因素和因变量之间几乎没有关联。这可以从TenYearCHD一栏的数值中看出。 假设我的G&Ktau检验正确的话,这对模型来说并不是一个好消息。
# Create variables a <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9) b <- list(x = LifeCycleSavings[,1], y = LifeCycleSavings[,2]) 吐槽一下, 我对R比较顶不顺的一点就是整天有一堆这种dataset, 还TM内置的, 也可能是需要额外install的, 但是别人例程就这么bia到你面前, 这啥, 这tm又是啥? 当然了, 好奇...
h <- formula("y ~ x1 + x2") 简单! 如何连接公式 要将多个公式粘合或组合在一起, 你有两个选择。首先, 你可以为每个公式创建单独的变量, 然后使用list(): # Create variables i <- y ~ x j <- y ~ x + x1 k <- y ~ x + x1 + x2 ...
# 4 variables and 50 observations. plot(pc.cr, type="lines") loadings(pc.cr) # Loadings: # Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 # Murder 0.536 0.418 0.341 0.649 # Assault 0.583 0.188 0.268 -0.743 # UrbanPop 0.278 -0.873 0.378 0.134
glm(formula ,family = binomial(link = "logit")) 解释 从上面的总结输出中,我们可以看到,性别对学生留级的概率有正向和显著的预测,而学前教育则有负向和显著的预测。具体来说,与女孩相比,男孩更有可能留级。以前上过学的学生不太可能导致留级。 为了解释参数估计值,我们需要对估计值进行指数化处理。