首先，我们现在需要考虑的不仅仅是每个折叠的SHAP值，还需要考虑每个重复和每个折叠的SHAP值，然后将它们合并到一个图表中进行绘制。...我们首先需要对每个样本的交叉验证重复进行SHAP值的平均值计算，以便绘制一个值（如果您愿意，您也可以使用中位数或其他统计数据）。取平均值很方便，但可能会隐藏数据内部的可变性，这也是我们需要了解的。...因此，虽然我们正在取平均值，但我们还将获得其他统计数据，例如最小值，最大值和标准偏差： 以上代码表示：对于原始数据框中的每个样本索引，从每个 SHAP 值列表（即每个交叉验证重复）中制作数据框。...该数据框将每个交叉验证重复作为行，每个 X 变量作为列。我们现在使用相应的函数和使用 axis = 1 以列为单位执行计算，对每列取平均值、标准差、最小值和最大值。然后我们将每个转换为数据框。...但是不要忘记，我们使用的是一个模型数据集，该数据集非常整洁，具有良好的特性，并且与结果具有强烈的关系。在不那么理想的情况下，像重复交叉验证这样的技术将揭示实际数据在结果和特征重要性方面的不稳定性。
在这种情况下，应使用带有重复的简单 k倍交叉验证。 在重复的交叉验证中，交叉验证过程将重复 n 次，从而产生 原始样本的n个随机分区。将 n个 结果再次平均（或以其他方式组合）以产生单个估计。...让我们了解一下，如何通过以下步骤完成此操作： 从训练集中删除因变量 train.drop(['target'], axis = 1, inplace = True) 创建一个新的因变量，该变量对于训练集中的每一行是...10) 使用步骤4中计算出的概率对训练集进行排序，并选择前n％个样本/行作为验证组（n％是要保留在验证组中的训练集的分数）val_set_ids 将从训练集中获取ID，这些ID将构成最类似于测试集的验证集...我们从一个训练集开始，该训练集具有最小拟合模型所需的观测值。逐步地，我们每次折叠都会更改训练和测试集。在大多数情况下，第一步预测可能并不十分重要。在这种情况下，可以将预测原点移动来使用多步误差。...为了得到模型的偏差，我们获取所有误差的平均值。降低平均值，使模型更好。 同样，为了计算模型方差，我们将所有误差作为标准差。标准偏差值低表明我们的模型在不同的训练数据子集下变化不大。
此外，能够识别重要的变量可以为识别机制或治疗途径提供信息。 其中最受欢迎和有效的xAI技术之一是SHAP。...对象，我们可以获取每个折叠的训练和测试索引。...因此，在我们计算平均值的同时，我们还将获得其他统计数据，如最小值、最大值和标准差： # Establish lists to keep average Shap values, their Stds,...该数据帧将每个交叉验证重复作为一行，每个X变量作为一列。现在，我们使用适当的函数并使用axis = 1来对每列进行平均、标准差、最小值和最大值的计算。然后将每个值转换为数据帧。...在我们的for循环中，我们循环遍历训练和测试ID时，我们添加了我们的内部交叉验证方案cv_inner。
注意：Wald 检验也可用于连续变量。如果设计公式中提供的感兴趣变量是连续值，则报告的 log2FoldChange 是该变量的每单位变化。1....：折叠的名称随兴趣级别的变化而变化，折叠的名称随基本级别的变化而变化。...DESeq2 遗漏的基因满足以下三个过滤标准之一：所有样本中计数为零的基因如果在一行中，所有样本的计数均为零，则没有表达信息，因此不会测试这些基因。...对于每个基因，绘制了两种不同小鼠品系（C57BL/6J 和 DBA/2J）中每个样本的表达值。两个基因对于两个样本组具有相同的平均值，但绿色基因在组内几乎没有变异，而紫色基因具有高水平的变异。...MA plot可用于探索我们的结果的图是 MA 图。 MA 图显示了归一化计数的平均值与所有测试基因的 log2 倍数变化的关系。显著 DE 的基因被着色以便于识别。
：折叠的名称随兴趣级别的变化而变化，折叠的名称随基本级别的变化而变化。...DESeq2 遗漏的基因满足以下三个过滤标准之一： 所有样本中计数为零的基因 如果在一行中，所有样本的计数均为零，则没有表达信息，因此不会测试这些基因。...” 具有极端计数异常值的基因 DESeq() 函数为每个基因和每个样本计算异常值的诊断测试，称为库克距离。...两个基因对于两个样本组具有相同的平均值，但绿色基因在组内几乎没有变异，而紫色基因具有高水平的变异。...MA plot 可用于探索我们的结果的图是 MA 图。 MA 图显示了归一化计数的平均值与所有测试基因的 log2 倍数变化的关系。显著 DE 的基因被着色以便于识别。
,代码运行凡是带有{}的代码，均可以被折叠下载数据的代码，保留但不反复运行，用if(F){...},可以控制其不运行但保留。...Rdata可以保存多个变量，下次使用只需要一次load可以的到多个数据。-Rdata不仅可以保存数据框，也可以保存其他任何数据结构，包括复杂的对象！...广义基因6w+个；哪些和自己感兴趣点有关？数据分析筛选。表达矩阵：一行是一个基因在所有样品里的表达，一列是一个样本里所有基因的表达。在表达矩阵中，寻找在不同组有表达差异的基因。...（大小变化关系）和一个有重复值的离散型向量五条线：箱体越扁，数据重复性好，箱体越大，数据越分散。...7.5.3 箱线图的应用单个基因在两组之间表达量的差异可视化。分组信息：是一个有重复值的离散型的向量，分组向量的元素和表达矩阵的列是一一对应的。
简介 MySQL8 窗口函数是一种特殊的函数，它可以在一组查询行上执行类似于聚合的操作，但是不会将查询行折叠为单个输出行，而是为每个查询行生成一个结果。...窗口函数可以用来处理复杂的报表统计分析场景，例如计算移动平均值、累计和、排名等。其中博主认为它展现的主要威力在于「它能够让我们在不修改原有语句输出结果的基础上，直接添加新的聚合字段」。 一....OVER window_name 基于 Named Windows，是由查询中其他地方的 WINDOW 子句定义的窗口规范的名称，可以重复使用。本文后续会进行讲解。...如果指定了RANGE BETWEEN 10 PRECEDING AND CURRENT ROW，则表示窗口范围包括当前行和值在当前行减去10以内的所有行。...窗口函数可以使用滑动窗口来处理动态的数据范围，例如计算移动平均值、累计和等。 窗口函数可以与普通聚合函数、子查询等结合使用，实现更复杂的查询逻辑。
简介 MySQL8 窗口函数是一种特殊的函数，它可以在一组查询行上执行类似于聚合的操作，但是不会将查询行折叠为单个输出行，而是为每个查询行生成一个结果。...窗口函数可以用来处理复杂的报表统计分析场景，例如计算移动平均值、累计和、排名等。其中博主认为它展现的主要威力在于「它能够让我们在不修改原有语句输出结果的基础上，直接添加新的聚合字段」。 一....OVER window_name 基于 Named Windows，是由查询中其他地方的 WINDOW 子句定义的窗口规范的名称，可以重复使用。本文后续会进行讲解。...如果指定了RANGE BETWEEN 10 PRECEDING AND CURRENT ROW，则表示窗口范围包括当前行和值在当前行减去10以内的所有行。...，但是没有折叠为单个输出行，而是为每个查询行生成了一个结果。
在第二个图中，我们只是找到了两个变量之间的最优关系，即低训练误差和更一般化的关系。 在第三个图中，我们发现该模型在列车数据上表现不佳，精度较低，误差%较大。因此，这种模式不会有很好的表现。...重复这个步骤，直到每一个n -fold都作为测试集 你的N个记录错误的平均值被称为交叉验证错误，它将作为模型的性能度量。 例如: 假设数据有100个数据点。基于这100个数据点，你想预测下一个数据点。...现在，在10次折叠中，9次折叠会被用作你的训练数据并在10次折叠 测试你的模型。迭代这个过程，直到每次折叠都成为您的测试。计算你在所有折叠上选择的度规的平均值。...这也有它的优点和缺点。让我们来看看它们: 我们利用所有的数据点，因此偏差会很低 我们根据数据集中可用的数据点的数量重复n次交叉验证过程，这会导致更高的执行时间和更高的计算量。...我们选择一个列车集，它具有最小的观测量来拟合模型。逐步地，我们在每个折叠中改变我们的列车和测试集。 总结 在本文中，我们讨论了过拟合、欠拟合、模型稳定性和各种交叉验证技术，以避免过拟合和欠拟合。
因为权重和梯度并没有按照某一个维度进行分区，因此需要在所有副本上进行重复的权重更新计算。...除了高效通信原语的通用挑战外，另一个复杂问题是当今的优化器通常对于每个权重变量还需要几个辅助变量，如移动平均值（moving average ）和动量（momentum），每个辅助变量的大小与权重本身相同...在“all-gather”阶段，副本执行新的交换，以向所有其他副本广播它们自己的完全规约的分片。...我们知道，优化器通常包含其他参数，例如，对于每个权重，Adam优化器需要维护两个变量：梯度的"平方和（squared gradients）"以及"指数移动平均值（exponential moving averages...这是因为折叠的维度在reduce结果中已经丢失，因此它们无法分片，但每个副本的本地结果不同于其他副本，其仅从其自己的输入分片捕获数据。
考虑到基因变异可能在磁共振成像(MRI)表型中具有分布效应，我们针对皮层表面的顶点进行多变量分析，防止了多重比较校正或数据缩减。...此外，我们重复了主要的GWAS分析，同时将所有顶点的平均值作为协变量以消除全局效应，这些分析的结果与主要分析结果高度相似。...此外，我们还使用连锁不平衡得分回归(LDSC)应用于每个皮层顶点计算的脑沟深度的平均遗传力，结果表明脑沟深度的遗传力显著高于其他两个指标(见图1D)，即单变量测量也捕获了脑沟深度较高的遗传信号。图1。...我们在探索性UK Biobank数据中重新运行了如上所述的MOSTest分析，另外回归了三个指标的所有顶点的平均值。3....对于每个变异，考虑其基因型的随机排列，让={~}为具有排列基因型和表型的变异之间的单变量关联检验的z分数矩阵。
这些结果表明，ProtGPT2有效地生成了与自然序列有远亲关系的序列，但不是记忆和重复的结果。 ProtGPT2生成有序结构 设计全新蛋白质序列时最重要的特点就是能否够折叠成稳定的有序结构。...Rosetta Relax对Rosetta能量函数执行蒙特卡洛优化，从而产生不同的骨架和转子分子构象。较低的罗塞塔能量构象与较松弛的结构相关。最新的罗塞塔能量力场与热容、密度和焓等实验变量密切相关。...ProtGPT2生成折叠良好的全β结构（751，4307），尽管最近取得了令人印象深刻的进展，但长期以来一直非常具有挑战性。...然而，ProtGPT2序列最显著的特性可能是其与所有先前设计的从头结构的显著偏差，这些结构通常具有环路和最小结构元素的理想拓扑。...从头蛋白质设计的优点是不携带任何进化历史，但在实践中，缺乏实例和更长的环阻碍了与其他分子相互作用和功能实现所需的裂缝、表面和空腔的设计。
如果此CTE定义引用了另一个具有非确定性表达式的CTE定义，则仍然可以内联当前CTE定义。2.在整个主查询和所有子查询中，CTE定义只被引用一次。...可安全下推的操作如下所示。Union：现在，Union就意味着Union ALL，它不消除重复行。因此，通过它下推Filter和Project是安全的。...如果所有Join都已具有至少一个条件，则Join的顺序不会更改。如果启用了星型模式检测，请基于启发式重新排序星型Join计划。...其他优化将利用传播的可折叠表达式。...ID是全局唯一的。
以所有方式重复此步骤，以在p个观察值的验证集和一个训练集上切割原始样本。 已推荐使用p = 2的LpOCV变体（称为休假配对交叉验证）作为估计二进制分类器ROC曲线下面积的几乎无偏的方法。 2....对于具有n行的数据集，选择第1行进行验证，其余(n-1)行用于训练模型。对于下一个迭代，选择第2行进行验证，然后重置来训练模型。类似地，这个过程重复进行，直到n步或达到所需的操作次数。...以上两种交叉验证技术都是详尽交叉验证的类型。穷尽性交叉验证方法是交叉验证方法，以所有可能的方式学习和测试。...在分层k倍交叉验证中，数据集被划分为k个组或折叠，以使验证数据具有相等数量的目标类标签实例。这样可以确保在验证或训练数据中不会出现一个特定的类，尤其是在数据集不平衡时。...分层k折交叉验证，每折具有相等的目标类实例 最终分数是通过取各折分数的平均值来计算的 优点：对于不平衡的数据集，效果很好。 缺点：现在适合时间序列数据集。 7.
时间表的行时间不必按任何特定顺序排列。它可以包含未按行时间排序的行。时间表还可以包含具有相同行时间的多行，尽管这些行可以具有不同的数据值。即使行时间已排序且唯一，它们也可能因不同大小的时间步长而不同。...如果存在具有重复行时间的行，则将 sortrows 所有重复项复制到输出。...rmising(bieDaa); miissing(ieDta.Time) 删除重复的时间和数据 确定是否有重复的时间和/或重复的数据行。您可能希望排除重复项，因为这些也可以被视为测量误差。...检查与重复次数相关的数据。 第一个有重复的次数但没有重复的数据，而其他的则完全重复。当时间表行在行中包含相同的行时间和相同的数据值时，它们被视为重复。您可以使用 unique 删除时间表中的重复行。...bkeata = unique(biketa); 具有重复时间但非重复数据的行需要一些解释。检查那些时间前后的数据。 在这种情况下，由于数据和周围时间是一致的，因此重复时间可能是错误的。
训练数据包含的属性有：非挥发性酸、挥发性酸、柠檬酸、剩余糖分、氯化物、单体硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精含量和质量。可以把质量看成目标变量，其他属性看成自变量进行学习。...winequality.info() # 查看数据的基本信息，比如数据类型和缺失值情况 # 查看数据的统计摘要信息，比如平均值、最大值、最小值等 winequality.describe() fixed...：从散点图中可以看出，酒精含量与质量呈正相关关系，即酒精含量较高的葡萄酒往往具有较高的质量评分。...你可以指定交叉验证的折叠数量（例如，5折交叉验证）。 评估性能：对于每个交叉验证折叠，计算评分（例如，R^2分数），并最终计算所有折叠的平均分数。...在实际的数据分析中，往往需要对原始数据进行处理和清洗。这包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理等。Python中有很多常用的工具库可以帮助我们完成这些任务，例如pandas、numpy等。
查看复合组中的信号轨迹时，请使用group auto-scale功能，以使所有轨迹相对于当前视图中具有最大最大数据点的组中的一个轨迹进行缩放。...对于条形图，只有平均值，平均值加上标准偏差和最大值可见。如果是叠加方法，则此模式不可用。...Maximum：显示所有要合并的点的最大值 Mean：显示平均值 Minimum： 显示所有要组合点的最小 Smoothing window ：等效于图形上的趋势线计算。默认设置为“关”。...这条线可以用来标记图形上的重要阈值。例如，在下面的图像中， y = 3。 ? 二、轨迹显示 1、显示模式 Dense 显示的轨迹将所有特征折叠为一行。线条颜色越深，该位置的摆动值越大 ?...Squish 轨迹显示时所有特征都折叠成一行，非常类似于具有更大压缩率的 Dense 显示模式 ? Full 轨迹显示与每个注释功能关联的 wiggle 值，从而创建类似直方图的图像 ?
5.4.1重复和循环 1.for结构 循环重复地执行一个语句，直到某个变量的值不再包含序列seq中为止 语法：for(var in seq) statement 2.while结构 循环重复地执行一个语句...对于后者，行名将成为变量（列）名。 5.6.2整合数据 在R中使用一个或多个by变量和一个预先定义好的函数来折叠（collapse）数据是比较容易的。...调用格式为：aggregate(x,by,FUN) 其中x是待折叠的数据对象，by是一个变量名组成的列表，这些变量将被去掉以形成新的观测， 而FUN则是用来计算描述性统计量的标量函数，它将被用来计算新观测中的值...1、 融合 数据集的融合是将它重构为这样一种格式：每个测量变量独占一行，行中带有要唯一确定这个测量所需的标识符变量。...例： Library（reshape） Mdid=(c(“id”,””time”)))) 2、 重铸 cast()函数读取已融合的数据，并使用你提供的公式和一个（可选的）用于整合数据的函数将其重塑
： 代码举例 抽取重复值： 规避内连接的数据膨胀： 三：数据组织模式 1：分层结构模式 分层模式是从数据中创造出不同于原结构的新纪录 适用场景：数据源被外部链接，数据是结构化的并且是基于行的...适用的范围是排序的键必须具有可比性只有这样数据才能被排序 混排序：关注记录在数据集中的顺序，目的是将一个给定的记录完全随机化4：数据生成模式 四：连接模式 SQL连接模式包括内连接和外连接eg...表中不在A表中的ID显示为null2：右外连接 和做外连接相反3：全外连接 左外连接和右外连接的合并，有相同ID 的显示，没有相同ID的显示为NULL 反连接：全外连接减去内连接的结果...1：reduce端连接： 相当其他连接模式来讲用时最长，但是也是实现简单并且支持所有不同类型的操作 适用场景：1：多个大数据需要按一个外键做链接操作，如果除了一个数据集以外，其他所有的数据集都可以放入内存...，并且所有的外键都出现在关联分区的每个数据集中4：笛卡尔积： 是一种有效的将多个输入源的灭一个记录跟所有其他记录配对的方式适用场景： 1：需要分析各个记录的所有配对之间的关系 2：
研究人员发现，包括 N、Cα、C、O 和基于其他主链原子放置的虚拟 Cβ 之间的距离作为附加输入特征导致序列恢复从 41.2%（基线模型）增加到 49.0%。...研究人员使用灵活的解码顺序来固定对应位置集合中的残基身份。对于伪对称序列设计，链内或链之间的残基可以类似地受到约束；例如对于重复蛋白质设计，每个重复单元中的序列可以保持固定。...通过预测每个状态的非归一化概率然后取平均值，可以实现编码两个或多个所需状态的单个序列的多状态设计；更一般地，预测的非归一化概率与一些正系数和负系数的线性组合可用于提升或降低特定骨架状态的权重，以实现明确的正序列或负序列设计...ProteinMPNN的实验评估 虽然计算机中的天然蛋白质序列恢复是一个有用的基准，但蛋白质设计方法的最终测试是其生成折叠成所需结构并在实验测试时具有所需功能序列的能力。...ProteinMPNN 的高实验设计成功率，以及计算效率、适用于几乎所有蛋白质序列设计问题以及无需定制的要求，使其在蛋白质设计中具有非常广泛的用途。
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