如何在R中的elasticnet中获得具有不同set.seed的相同系数？
在R中的elasticnet中获得具有不同set.seed的相同系数，可以通过以下步骤实现：
- 引入所需的包：首先，需要安装并加载
glmnet包，该包提供了elasticnet回归的函数。
install.packages("glmnet")
library(glmnet)- 创建数据集：为了演示目的，我们可以使用R中自带的
mtcars数据集。
data(mtcars)- 设置set.seed：使用不同的set.seed值可以生成不同的随机数序列，从而获得不同的系数。
set.seed(123) # 第一个set.seed值
model1 <- glmnet(x, y, alpha = 0.5) # 使用第一个set.seed值拟合模型
set.seed(456) # 第二个set.seed值
model2 <- glmnet(x, y, alpha = 0.5) # 使用第二个set.seed值拟合模型在上述代码中，x是自变量矩阵，y是因变量向量。通过设置不同的set.seed值，可以获得不同的随机数序列，从而得到不同的模型系数。
- 比较系数：可以使用
coef()函数来比较不同set.seed值下的模型系数。
coef(model1)
coef(model2)上述代码将输出两个模型的系数，可以通过比较它们来判断是否具有不同set.seed的相同系数。
需要注意的是，以上步骤仅适用于在elasticnet回归中设置不同的set.seed值以获得相同系数的情况。对于其他问题和方法，可能需要采取不同的步骤和技术。
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我正在使用python glmnet包装器将R代码转换为python，它最初是用Python中的glmnet包编写的。原始的R包文档可以在这里找到：https://cran.r-project.org/web/packages/glmnet/glmnet.pdf。Python包装器可以在这里找到：https://pypi.org/project/glmnet/。R模型最初是使用参数"lambda = 0“编写的，我似乎无法使用python版本的代码正确使用该参数。 原始的R模型使用以下参数进行拟合，并且可以使用以下代码返回系数： model <- glmnet(X, Y ,
浏览 49提问于2021-09-29得票数 2
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我有一个10列158行的数据集。我尝试预测我的测试数据集，它是1列，158行。
我做了交叉验证，网格搜索，并使用ElasticNet算法。
此外，在评估模型之前，我检查了10列之间的皮尔逊相关性，我使用这些列来训练我的模型，而其他1列是我试图预测的。相关性不是很好，但当我评估模型时，R^2得分接近0.98。
我怎样才能确保这个分数是可信的？因为我没想到会有这样的R^2。这比我预期的要高得多。
提前谢谢。
浏览 0提问于2016-02-12得票数 0
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在Sklearn中错误的总时间
、、、、
我正在尝试使用sklearn 来找到的最佳参数。然而，我担心有些地方不对劲，因为日志中的总时间戳一直在重置，显示出很低的值，比如0.5s，0.7s.
我正在运行以下代码：
from sklearn.model_selection import LeaveOneGroupOut
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
import pandas as pd
from sklearn.utils import shuffle
path =
浏览 7提问于2022-08-08得票数 1
我正在使用sklearn的DictVectorizer来构造一个大型的稀疏特征矩阵，该矩阵被输入到ElasticNet模型中。当预测器(特征矩阵中的列)居中和缩放时，弹性网络(和类似的线性模型)工作得最好。的目的是构建一个在回归器之前使用StandardScaler的Pipeline，但是这并不适用于稀疏特性，如中所述。
我想在normalize=True中使用ElasticNet标记，它似乎支持稀疏数据，但是还不清楚在对测试数据的预测过程中是否也应用了规范化。有没有人知道normalize=True是否也申请了预测？如果没有，在处理稀疏特性时，是否有方法在培训和测试集上使用相同的标准化？
浏览 2提问于2015-03-23得票数 1
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我正在使用插入符号包在我的数据集modDat上训练一个弹性网络模型。我采用网格搜索方法，并结合重复的交叉验证来选择弹性网络函数所需的λ和分数参数的最佳值。我的代码如下所示。
library(caret)
library(elasticnet)
grid <- expand.grid(
lambda = seq(0.5, 0.7, by=0.1),
fraction = seq(0, 1, by=0.1)
)
ctrl <- trainControl(
method = 'repeatedcv',
浏览 0提问于2016-10-17得票数 1
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我有一个玩具数据集，包括一个自变量x和一个因变量y=x。线性回归可以找到正确的截距，0和系数1，但弹性网络总是给出一个非零的截距，通常是系数0。我知道它是正则的，所以它需要更小的系数。但这是一个预期的结果吗？下面是Python/Scikit的代码-学习。
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import ElasticNet, LinearRegression
X = np.zeros((10, 1))
X[:, 0] = np.random.random(10)
y = X[:, 0]
lr
浏览 3提问于2014-03-30得票数 0
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我在sklearn.linear_model.ElasticNet中看到了这个参数。这样做的目的是什么？有什么可能的情况，我们想要强迫系数是正的？这是如何实现的？它不影响模型性能吗？
positive : bool, default=False 设置为True时，强制系数为正。
浏览 0提问于2021-11-02得票数 1
据我所知，在Lasso和elasticnet模型中，我们没有检验系数的意义。这是因为在这些模型中，不重要的特征系数会变成零吗？这是否意味着这些模型中的所有功能都是重要的？为什么我们不检查拉索和净弹性模型中系数的重要性？
浏览 0提问于2021-10-31得票数 1
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我认为使用bootstrap可以重新采样我的LDA，但我不确定。另外，如果bootstrap可以工作，我不确定如何在r中编写bootstrap。下面是我的LDA代码：
library('MASS')
n=nrow(iris)
train = sample(n ,size = floor(n*0.75), replace = F)
train.species =Species[train]
test.species=Species[-train]
lda.fit = lda(Species~. , data=iris, subset=train)
浏览 0提问于2017-03-20得票数 2
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我想从线性模型的R2生成95%的置信区间。在为这两种方法开发代码和使用相同的种子时，我发现手动进行引导并不能给出与使用引导包中的引导函数相同的结果。我现在在想我是不是做错了什么？或者为什么会发生这种事？
另一方面，为了计算95%的CI，我尝试使用限制函数，但我得到了一个错误"$操作符对于原子向量无效“。有避免此错误的解决方案吗？
这里有一个可重复的例子来解释我的担忧。
#creating the dataframe
a <- rpois(n = 100, lambda = 10)
b <- rnorm(n = 100, mean = 5, sd = 1)
DF<- d
浏览 9提问于2021-01-31得票数 1
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我在R中使用的是glmnet包，而不是(！)我的二进制ElasticNet回归的ElasticNet包。我想比较一下模型(例如，将lambda设置为lambda.1se或lambda.min，以及k-fold设置为5或10的模型)。但是，我还没有实现为我的模型计算AICc或BIC。我该怎么做？我尝试了和，但是它对我没有用，我只得到了一个空的列表。代码：
set.seed(123)
foldid <- sample(rep(seq(10), length.out = nrow(x.train)))
list.of.fits.df <- list()
for (i in 0:10){
浏览 1提问于2020-07-30得票数 0
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我已经使用caret包的训练函数构建了一个M5 模型树。我正在尝试提取树的每个模型的linear model coefficients。
最终的模型称为m5tune。我试着去找m5tune$finalModel，但是我没有找到。coeff()函数似乎也不起作用...
浏览 2提问于2018-12-18得票数 0
我使用以下代码在同一数据集上构建了几个模型：
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_in, y, test_size=0.25, random_state=42)
# Lasso regression
lasso = linear_model.Lasso()
lasso.fit(X_train, y_train)
pred_lasso = lasso.predict(X_test)
# Ridge regression
ridge = linear_model.Ridge()
ridge.fit(X_train, y_t
浏览 0提问于2018-08-07得票数 1
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我有一个带有p>>n的矩阵，所以我使用
X=mvtnorm::rmvnorm(300,mean=rep(0,400))
Y=X[,3]+X[,5]+X[,7]+X[,9]
fit1 = quantreg::rq.fit.lasso(y=Y,x=X,tau=0.5)
我怎样才能在此基础上作出预测？如果我使用标准预测，我得到：
Error in UseMethod("predict") : no applicable method for 'predict' applied to an object of class "list"
浏览 0提问于2020-05-22得票数 1
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我试图使用LASSO进行变量选择，并尝试使用glmnet包在R中实现。这是我到目前为止编写的代码：
set.seed(1)
library(glmnet)
return = matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo) == beta.df$date[1]),])
data = matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date == beta.df$date[1]),][,-1]), ncol = num.factors)
dimnames(data)[[2]] <- names(beta.df)[-1]
浏览 6提问于2013-08-27得票数 1
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我正在使用R和XLStat软件。我已经进行了单向ANOVA (我的分类变量是3模态(1,2,3)，我的响应变量是1-10尺度的定量变量)。
我已经对R和XLStat进行了方差分析，F- fisher，p值，系数估计，t值，std error…的输出是完全一样的。
但是，XLstat提供了一个额外的输出:标准化系数(称为too beta系数)。首先，我很惊讶，因为我不认为我们可以计算分类变量的β系数，根据我读的参考书目，它没有任何意义。
总之，我试着用R来找出这些系数，这要归功于我找到的唯一公式：beta = estimate * sd(x)/sd(y)。sd(x)是分类变量的标准差(为了计算s
浏览 0提问于2016-04-14得票数 0
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不同回归模型的比较系数
、、、、
在我的项目中，我使用浅层和深层次的学习模型，以观察哪一个在我的数据上有最好的性能。然而，在浅层机器学习模型中，我希望能够比较每个回归模型之间的系数。例句:我有
套索
山脊
ElasticNet
AdaBoostRegressor
GradientBoostRegressor
我知道我可以从Lasso、Ridge和ElasticNet中得到model.coef_的系数，从sklearn得到model.intercept_的系数。然而，AdaBoostRegressor没有这一点，相反，它有分配给每个估计量的权重。同样的，GradientBoostingRegressor的滑雪甚至根本没有重量。如
浏览 0提问于2020-01-26得票数 4
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我对几个模型进行了实验，并为每个模型生成了一个最佳分数，以帮助我决定为最终模型选择一个模型。使用以下代码生成了最佳分数结果：
print(f'Ridge score is {np.sqrt(ridge_grid_search.best_score_ * -1)}')
print(f'Lasso score is {np.sqrt(lasso_grid_search.best_score_ * -1)}')
print(f'ElasticNet score is {np.sqrt(ElasticNet_grid_search.best_score_ * -
浏览 0提问于2020-05-30得票数 0
我正在尝试理解set.seed在R中是如何工作的。我理解它，可以复制随机样本，但我不知道set.seed(1)和set.seed(123)之间的区别是什么？
括号中的参数是什么意思？
浏览 0提问于2013-08-14得票数 10
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用标准化Y模拟回归数据
、、、、
基于，我创建了一个函数，它通过特定的线性协同返回一个包含与结果(y)相关的变量的数据集。
simulate_data_regression <- function(sample=10, coefs=0, error=0){
n_var <- length(coefs)
X <- matrix(0, ncol=n_var, nrow=sample)
beta <- as.matrix(coefs)
for (i in 1:n_var){
X[,i] <- scale(rnorm(sample, 0, 1))
}
y <-
浏览 0提问于2018-08-23得票数 1
我试图在一台具有多个CPU的机器上从上运行scikit-learn。但是，我需要ElasticNet fit只使用一个CPU，因为我需要在其他CPU上并行运行其他的拟合例程。每当包含ElasticNet的线程启动fit时，它就会迅速占用所有CPU上的任何空闲空间，而不仅仅是调用的CPU。因为其他代码例程已经在这些机器上运行，ElasticNet超额订阅了机器并极大地减慢了一切，包括它本身。我需要这些例程并行地运行，所以我不能仅仅提前连续地运行ElasticNet。
不像其他回归函数(线性，logistic.)在sklearn中，ElasticNet没有n_jobs参数。阅读时，ElasticN
浏览 1提问于2021-11-17得票数 0
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我正在运行一个弹性网络模型使用滑雪板。我的数据集有70k的观测和20个特性。我想测试不同的参数并使用以下代码：
alpha_plot, l1_ratio_plot = np.linspace(min_xlim, max_xlim, 50), np.linspace(0, 1, 10)
alpha_grid, l1_ratio_grid = np.meshgrid(alpha_plot, l1_ratio_plot)
l1_ratio_alpha_grid = np.array([l1_ratio_grid.ravel(), alpha_grid.ravel()]).T
model_coeff
浏览 0提问于2022-09-20得票数 1
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我正在进行一项研究，分析说话者的产出，并测量他们的平均F2值。我需要的是一个R函数，它允许我找到这些F2值与其他3个变量的关系，如果有，那么哪个变量是最重要的。这些变量被编码为1、2或3，表示“是”、“否”答案或回答是正面、中性还是负面(分别为1、2、3)。 有没有特殊的技术或R函数/测试可以用来解决这个问题？我考虑过使用ANOVA或T-Test，但不确定这是否能满足我的需求。
浏览 27提问于2019-09-17得票数 0
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我正在将我的采样算法从R转换为Rcpp。Rcpp和R的输出不匹配，Rcpp代码中存在一些错误(由于随机化，差异不大)。我正在尝试将Rcpp的内部变量与R代码中的变量进行匹配。然而，由于来自分布的采样器的随机化，这是有问题的。
Rcpp::rbinom(1, 1, 10)
rbinom(1, 1, 10)
我如何让代码在R和Rcpp中给出相同的输出，我的意思是从R和Rcpp设置一个公共种子？
浏览 1提问于2013-12-18得票数 0
1回答
假设我使用MCMC绘制了Beta的后视图。对于每一行，我都有一组betas。是否可以将这行betas代码转换为R中的模型对象，这样我就可以使用predict()函数了？具体地说，一些betas是用于分类随机变量的，所以如果我想手动应用betas，这将是困难的。
我认为要手动完成这项工作，我必须将每个分类变量转换为多列指示变量。
浏览 3提问于2018-11-02得票数 1
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我正在对一些数据进行最小二乘回归，函数的形式是
y ~ a + b*x
我希望回归线通过一个特定点P(x，y) (它不是原点)。我该怎么做呢？
我在R中使用lm命令，在Matlab中使用基本的拟合GUI。我想我可以使用constrOptim命令(在R中)或将原点转换为点P，但我想知道是否有特定的命令来执行此操作。
我只需要其中一个程序的解，然后我就可以使用另一个程序中的系数。
浏览 5提问于2013-06-03得票数 4
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像这样调用boot.rq时
b_10 = boot.rq(x, y, tau = .1, bsmethod = "xy", cov = TRUE, R = reps, mofn = mofn)
B矩阵(尺寸R)在b_10中包含什么:引导系数估计或引导标准错误？
文档中的Value部分说：
由两个元素组成的列表:维数R的矩阵B由p返回，并对分位数回归参数的向量进行R重放估计。..。
所以，它似乎是系数估计。但是描述部分说：
这些函数可以用来构造标准误差、置信区间和关于分位数回归模型的假设检验。
因此，它似乎是引导标准错误。
那到底是什么？
编辑：
我还想知道cov = TR
浏览 6提问于2022-07-27得票数 2
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我有以下使用R的代码：
x0 <- matrix(rnorm(100,1))
x <- as.matrix(cbind("Intercept"=1, x0))
n <- dim(x0)[[1]]
z <- cbind(rep(1,n),x0)
p <- dim(x0)[[2]]+1
for(i in 1:n) {
gstart <- glm(y~x0,family=binomial)$coef
}
我希望计算n样本中以前的广义线性模型的估计，并为n实例创建一个估计矩阵，然后计算bias和mean square error，其中参数矩阵由
浏览 0提问于2015-01-23得票数 0
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我正在写一个meta-analysis atm，我的一些论文只给了我一个相关系数，而不是标准化平均差(SMD)的均值和标准差。
因此，为了从r计算SMD，我可以计算Bornstein (2009)之后的SMD，但我还需要r的方差，这在论文中没有给出。我不能为它的生命找到一个好的可引用的来源，用于方差公式的一个相关系数。我在不可引用的网站上找到的唯一公式是
。现在这是标准误差，而不是标准差，我想我不能简单地平方来得到方差？
我只需要一个有效的源来计算r的方差，这样我就可以将r及其方差转换为SMD及其方差。谢谢你的帮助。
顺便说一句，在R中做这件事的方法可能就足够了。
浏览 4提问于2021-03-18得票数 0
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我对R很陌生，我在学习。我计算了差额，按如下方式排列。(与omega不同)
final_wights <- apply(wjs,2, function(x) (omega - x))^2
现在我想得到最小列的列号。我可以获得最小列值
col <- apply(final_wights, 2, min)，
但是我想得到它的索引，怎么才能得到矩阵中的索引列数呢？
浏览 5提问于2015-04-16得票数 1
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我正在尝试使用GridSearchCV从sklearn包中实现ElasticNet。我的数据全是数值型！我得到了一个错误，我不明白是什么问题。当尝试实现线性回归和套索时，这不是问题。有人能帮帮忙吗？
代码：
from sklearn.linear_model import ElasticNet
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# Use grid search to tune the parameters:
parametersGrid = {"max_iter": [1, 5, 10],
浏览 0提问于2017-09-05得票数 4
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我一直在尝试不同的预测方法，在R.的预测包中偶然发现了nnetar()函数，我很快就意识到，虽然这确实适用于预测，但每次运行它，它都会给我带来一些不同的东西。有人能帮我解释一下为什么会发生这种事吗？我认为我对神经网络有很好的理解，我看不出什么能在预测上产生巨大的差异，除非nnetar()函数随机选择节点的数目或其他什么。有什么帮助吗？
浏览 6提问于2017-03-29得票数 1
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如何查看当前内存中所有对象的大小(即内存使用情况)？
运行以下命令无法提供正确的内存使用数字
[(m, sys.getsizeof(m)) for m in dir() if not m.startswith('__')]
# Returns
# ('ElasticNet', 59),
# ('ElasticNetCV', 61),
# ('In', 51),
# ...
例如，sys.getsizeof(ElasticNet)向我展示了ElasticNet的大小为1064。
此外，是否有一个方便的工具来评估哪些对象占用了大
浏览 3提问于2022-03-17得票数 0
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我有一个数据帧x和y，我知道y的最大值，我想将这个数据拟合到一个二次模型中。我如何在知道最大值的情况下在R中实现它？如果我不知道最大值，我会用lm(y~x + I(x^2))来拟合它。有人能对此有个想法吗？提前感谢！
浏览 2提问于2011-10-27得票数 0
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多元线性回归中的归一化
、、、、
我有一个数据集，我想为它建立一个多元线性回归模型。为了比较不同的自变量，我用它们的标准差对它们进行归一化。为此，我使用了sklearn.linear_model。我认为这种归一化不会影响决定系数，即预测的R2值；只有估计器的参数会不同。我在使用LinearRegression时得到了预期的结果，但是当我使用ElasticNet时，结果是不同的。
我想知道我关于R2值在规范化过程中不变的假设是否有效。如果它是无效的，有没有其他方法可以通过相对比较变量的重要性来实现我想要的结果？
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Elastic
浏览 0提问于2013-04-18得票数 3
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我有两个特性，比如F1和F2，它们之间的相关性约为0.9。
当我构建我的模型时，我首先考虑了所有要进入回归模型的特性。一旦我有了我的模型，我就在我的模型上运行Lasso回归，希望这将解决这些特性之间的任何问题。然而，拉索回归保持了F1和F2在我的模型。
两个问题：
( i)如果F1和F2高度相关，但Lasso回归仍然保持着两者的相关性，这意味着什么？这是否意味着正规化在某些情况下不起作用？
如何调整我的模型或拉索回归模型，以踢出我的模型中的F1或F2？(我正在使用，并设置了惩罚= 'l1‘或’elasticnet‘，尝试了很大或非常小的C值，尝试了’lib线性‘或'saga’求
浏览 0提问于2020-02-08得票数 2
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我在用R中的线性代数对OLS估计进行手工计算，得到了R内建回归函数lm()的不同答案。有人能告诉我为什么会有区别吗？R不是在执行OLS吗？
> x1<-rbind(1,2,3,4,5)
> x2<-rbind(3,65,7,2,1)
> x3<-rbind(34,7,23,2,4)
> x4<-rbind(25,50,70,90,110)
> y<-rbind(1,2,3,4,5)
> X<-as.matrix(cbind(x1,x2,x3,x4))
> Y<-as.matrix(cbind(y))
>
浏览 1提问于2013-12-11得票数 1
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我想用GLMNET来拟合一个二项逻辑回归模型。我可以直接使用插入符号或glmnet包。让我们以数据(BinomialExample)为例来执行下面的代码，我已经实现了这两个代码：
#rm(list = ls(all.names = TRUE))
library(glmnet)
library(caret)
data(BinomialExample)
y[y==0] = "low"
y[y==1] = "high"
y <- as.factor(y)
#split data in training & validation set
s
浏览 7提问于2016-02-18得票数 3
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我有两个不同长度的向量X和Y。假设
X = c('a','b','c','d','e')
Y = c('x','y','z')
我有一个参数alpha，它将设置在值0和1之间。我想以概率的方式合并这两个向量。这是一个函数，从向量X中提取α百分比的时间，从Y中提取剩余时间的百分比。例如，如果alpha设置为0.9，则结果向量R可以是
R = a,x,b,c,d,y,e,z
请注意，向量的前面部分有更多来自X的元素，因为alpha很高。在R中有没有一种快速的方法可以做到这
浏览 0提问于2013-06-25得票数 0
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在R中，有一个replicate()函数，用于复制同一个函数的多个迭代。我的函数有一些随机数的生成，我想知道是否有一种方法为replicate()函数的每一次迭代输入一个种子数。
例如：
replicate(10, myfunction(data))
是否有方法为调用myfunction的10个副本中的每一个设置一个种子号，并以data作为输入？谢谢。
浏览 0提问于2018-07-04得票数 3
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我正在使用testthat为我的R包编写测试。我的一个测试使用了jitter。我想确保测试是可重复的。
我是不是把set.seed(1014)
在library(testthat) in ./tests/testthat.R之前或之后；或
在每个测试文件的顶部(在context("Test之前或之后)在./tests/testthat/test-function.R中；或
在每个单元测试的顶部( test_that("Example works"){jitter(1)}))在./tests/testthat/test-function.R中)
为什么
浏览 0提问于2019-05-17得票数 5
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我在R做作业的时候想出了一个奇怪的结果，有人能告诉我发生了什么事吗？
指令告诉我要设置种子1以保持一致性。
一开始，我种了两次种子
set.seed(1)
x <- rnorm(100, mean = 0, sd = 1)
set.seed(1)
epsilon <- rnorm(100, mean = 0, sd = 0.25)
y <- 0.5 * x + epsilon -1
plot(x,y,main = "Scatter plot between X and Y", xlab = "X", ylab = "Y")
我得
浏览 3提问于2017-07-26得票数 4
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我对sklearn的permutation_importance函数感到困惑。我用正则logistic回归拟合了一条管道，导致的几个特征系数为0。然而，当我想在测试数据集中计算特征的排列重要性时，中的一些特性得到了非零重要性值。如果他们对分类器不起作用，这又怎么可能呢？
下面是一些示例代码和数据：
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
import scipy.stats
浏览 3提问于2022-05-13得票数 2
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我在r中生成了一个错误
u1<-rnorm(n, mean=0, sd=1);
我想生成一个随机正态变量x~i.d.N(n，0，4)，但这与u1无关，即corr(x, u1)为零。
我如何在R中定义它呢？
浏览 0提问于2018-01-31得票数 3
我正在尝试编写一个函数，它可以在Rcpp中将函数作为其参数。我用R编写了一个示例函数，它显示了我想要实现的功能类型：
simulate_and_evaluate <- function(simulate, evaluate) {
y <- simulate(1)
eval <- evaluate(y)
return(eval)
}
simulate_fun <- function(n) rnorm(n, 0, 1)
evaluate_fun <- function(x) dnorm(x, 0, 1)
simulate_and_evaluate(si
浏览 0提问于2019-12-12得票数 0
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例如，如果我有一个lm对象列表，如何将其传递给函数anova
我尝试搜索R中对变量函数的任何引用，或者任何与LISP的apply类似的函数，但都没有成功。
编辑:我知道了，根据的说法，这可以通过do.call完成
浏览 0提问于2011-12-22得票数 0
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下面是我的问题和R代码：(尼罗河数据是R包含的数据集之一)
种子随机数生成器定义一个空的或1000个元素的向量"sample1“，写样本意味着为循环写1000个随机样本，n= 25，并将样本的平均值写入准备好的向量。
data <- as.vector(Nile)
set.seed(123)
sample1 <- vector()
for(i in 1:1000){
r <- vector()
r[i] <- data[sample(1:100,size=25,replace=1)]
sample1[i] <- mean(r[i])
}
浏览 1提问于2017-05-14得票数 2
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拟合对数正态分布或泊松分布
、、、、
我有一个矢量的1096个数字，每日平均浓度的NOx测量了3年在一个测量站。您可以观察到图像中的分布类型：
我使用这些命令来做直方图：
NOxV<-scan("NOx_Vt15-17.txt")
hist.NOxVt<-hist(NOxV, plot = FALSE, breaks = 24)
plot(hist.NOxVt, xlab = "[NOx]", ylab = "Frequenze assolute", main = "Istogramma freq. ass. NOx 15-17 Viterbo"
浏览 1提问于2018-03-11得票数 2
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在启动程序之前，我多次看到R中的set.seed函数。我知道它主要用于随机数的生成。有没有什么特别需要设置的？
浏览 6提问于2012-11-28得票数 198
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运行以下代码段的所有脚本和数据集(加上包含这些数据集的文件文件夹)都可以在本项目的中找到。
因此，作为这个协作研究项目的一部分，该项目提出了一种新的统计/机器学习过程/算法，用于在回归模型中获取最优的特征/变量，我们在包含随机生成的合成数据集的同一个文件文件夹中将其与2或3种基准方法(LASSO、BE Stepwise & FS逐步比较)进行比较，即基于蒙特卡罗模拟的比较，而且我已经在RStudio中运行了所有三种基准方法(具有相同的随机种子)，但是，我在R中从elasticnet包中使用的enet()函数没有返回每个拟合的套索回归中拦截的系数估计(另外两个已经幸运)。
我用于运行LA
浏览 8提问于2022-09-02得票数 0
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