首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

级别为0,1而不是1,2的as.factor

是指将一个变量转换为因子(factor)类型,并且将其级别设置为0和1,而不是默认的1和2。

在R语言中,可以使用as.factor()函数将一个变量转换为因子类型。默认情况下,as.factor()函数会将变量的不同取值作为不同的级别,并且按照取值的顺序进行编码,最小的取值为1,次小的取值为2,依此类推。

然而,有时候我们希望将变量的级别设置为0和1,而不是默认的1和2。这种情况下,我们可以使用以下方法来实现:

  1. 将变量转换为因子类型:使用as.factor()函数将变量转换为因子类型。
  2. 修改因子的级别:使用levels()函数获取因子的级别,然后使用labels()函数将级别修改为0和1。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
# 创建一个变量
x <- c(0, 1, 0, 1, 0)

# 将变量转换为因子类型
x_factor <- as.factor(x)

# 修改因子的级别为0和1
levels(x_factor) <- c("0", "1")

# 打印结果
print(x_factor)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
[1] 0 1 0 1 0
Levels: 0 1

在这个例子中,我们首先将变量x转换为因子类型x_factor。然后,使用levels()函数获取x_factor的级别,即默认的1和2。最后,使用labels()函数将级别修改为0和1。最终,打印出的结果就是级别为0和1的因子变量。

需要注意的是,这种修改级别的方法只适用于因子变量,对于其他类型的变量无效。另外,修改级别后,原始变量的取值并没有改变,只是在因子表示中的编码发生了变化。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

第84场周赛

在下轮替换时候,开始找位置应为由于插入而带来字符串长度改变偏置。 根据这一想法,可以通过前8个测试点。后面的替换位置并不是有序,因此我们需要把替换位置sort一下。重写一下输入数据结构。...分别位于[(1,1)(1,2),(2,2)]处),相对于A(0,0)处偏置分别为[(1,1)(1,2),(2,2)] 下标相减即可 对于矩阵A(0,1)处1,B中所有的1(分别位于[(1,1)(1,2...),(2,2)]处),相对于A(0,0)处偏置分别为[(1,0),(1,1),(2,1)] 对于矩阵A(1,1)处1,B中所有的1(分别位于[(1,1)(1,2),(2,2)]处),相对于A(0,0...)处偏置分别为[(0,0),(0,1),(1,1)] 对于矩阵A(2,1)处1,B中所有的1(分别位于[(1,1)(1,2),(2,2)]处),相对于A(0,0)处偏置分别为[(-1,0),(-1,1...),(0,2)] 统计偏置数组[(1,1)(1,2),(2,2)],[(1,0)(1,1),(2,1)],[(0,0),(0,1),(1,1)],[(-1,0),(-1,1),(0,2)],可发现(1,1

40710
  • 我对torch中gather函数一点理解

    to gather out (Tensor, optional) – Destination tensor Example: >>> t = torch.Tensor([[1,2...[1,0]])) 1 1 4 3 [torch.FloatTensor of size 2x2] 举个例子 import torch a = torch.Tensor([[1,2...根据得到索引在输入中取值#[1,2],[3,2] 原理解释 假设输入与上同;index=B;输出为C B中每个元素分别为b(0,0)=0,b(0,1)=0 b(1,0)=1,b(1,1)=0 如果dim...=0(列) 则取B中元素列号,如:b(0,1)1 b(0,1)=0,所以C中c(0,1)=输入(0,1)处元素2 如果dim=1(行) 则取B中元素列号,如:b(0,1)0 b(0,1)=0...,所以C中c(0,1)=输入(0,0)处元素1 总结如下:输出 元素 在 输入张量 中位置为:输出元素位置取决于同位置index元素 dim=1时,取同位置index元素行号做行号,

    92340

    Excel公式技巧12: 从字符串中提取数字——将所有数字分别提取到不同单元格

    (6)注意,为了发现数字开始位置和结束位置,这里查找字符串里两对字符:一对中第一个字符是非数字字符第二个是数字字符(提供数字字符串开始),另一对中第一个字符是数字字符第二个是非数字字符(提供数字字符串结尾...,"A";"A",";"} (1)第1个高亮显示对是{0,1},相应字符是{“1”,”;”},因为“1”是数字“;”不是。...(2)第2个高亮显示对是{1,1},相应字符是{">","@"},因为">"和"@"都不是数字。 (3)第3个高亮显示对是{1,0},相应字符是{"@","4"},由非数字和数字组成。...例如,得到3唯一方式是1加2,乘以{2,1}后得到由1和2组成数组对是{1,1},其中值都是非数字,因此3代表都是非数字;值2来源于{2,1}乘以{1,0},代表非数字后跟着一个数字;值1来源于...1、4、10、15、18分别为指定字符串中每个数字起始位置。

    5.3K30

    机器学习与R语言实战笔记(第三章)

    这里记录下这本书里我之前不了解内容,欢迎一起交流!向量模式作者写了个函数来干这件事,我学习下,登上巨人肩膀。我理解,这个是相当于motif,计数最多元素意思。...F统计可以产生一个F统计量,是模型均方和均方误差比值。因此,当F统计量很大时,意味着原假设被拒绝,回归模型有预测能力。 3.7 执行二项分布检验 证明假设不是偶然成立,而是具有统计显著性。...model.tables(aov(mtcars$mpg~as.factor(mtcars$gear))) # ############ Tables of effects as.factor(mtcars...3.13双因素方差分析 # 同样先可视化 par(mfrow=c(1,2)) boxplot(mtcars$mpg~mtcars$gear, subset = (mtcars$am==0), xlab...$am)` diff lwr upr p adj 1-0 1.805128 -1.521483 5.13174 0.2757926 par(mfrow=c(1,2

    1.1K20

    价格范围内最高排名 K 样物品(BFS)

    你想知道给定范围 内 且 排名最高 k 件物品 位置 。排名按照优先从高到低以下规则制定: 距离:定义为从 start 到一件物品最短路径需要步数(较近 距离排名更高)。...价格:较低 价格物品有更高优先,但只考虑在给定范围之内价格。 行坐标:较小 行坐标的有更高优先。 列坐标:较小 列坐标的有更高优先。...这些物品排名为: - (0,1) 距离为 1 - (1,1) 距离为 2 - (2,1) 距离为 3 - (2,2) 距离为 4 所以,给定价格范围内排名最高 3 件物品坐标为 (0,1),(1,1...价格范围为 [2,3] ,我们可以选择物品坐标为 (0,1),(1,1),(1,2) 和 (2,1) 。...这些物品排名为: - (2,1) 距离为 2 ,价格为 2 - (1,2) 距离为 2 ,价格为 3 - (1,1) 距离为 3 - (0,1) 距离为 4 所以,给定价格范围内排名最高 2 件物品坐标为

    43610

    【图像分割里程碑】南开提出首个人眼模拟分割指标,性能当前最优

    ---- 新智元专栏 来源:IJCAI Oral 2018 作者:龚成,南开大学研究生 编辑:三石 【新智元导读】图像分割是以人眼识别为基础,人眼识别是从整体到局部分割方式。...图像分割往往是以人眼识别为基础人眼识别是从整体到局部分割方式。...图6:(b)是原始图像(a)分割结果,Map1(c)和Map2(d)分别为两个算法分割结果 1、结合全局信息与局部信息 我们考虑将图像统计信息纳入考量范围,选择全局像素均值μ作为图像统计信息...图9 元度量2:最新水平 vs.通用结果 一个指标的评价原则应该倾向于选择那些采用最先进算法得到检测结果不是那些没有考虑图像内容通用结果(例如中心高斯图)。如下图10所示。 ?...图10 元度量3:最新水平 vs.随机结果 一个指标的评价原则应该倾向于选择那些采用最先进算法得到检测结果不是那些没有考虑图像内容随机结果(例如高斯噪声图)。如图2所示。

    32430

    一文搞懂 deconvolution、transposed convolution、sub-­pixel or fractional convolution

    开篇先上图,图为deconvolution在像素语义分割中一种应用,直观感觉deconvolution是一个upsampling过程,像是convolution对称过程。...什么是deconvolution 首先要明确是,deconvolution并不是个好名字,因为它存在歧义: deconvolution最初被定义为“inverse of convolution”或者“...A guide to convolution arithmetic for deep learning中有这样一段话: image.png 看完好像仍不是很直观,transposed convolution...0} \\ {0} & {w_{0,0}} & {w_{0,1}} & {w_{0,2}} & {0} & {w_{1,0}} & {w_{1,1}} & {w_{1,2}} & {0} & {w_{..., 在特征可视化、训练阶段反向传播中应用transposed convolution,并不是作为一个真正layer存在于网络中,其kernel与convolution共享(但要经过中心对称后再卷积

    1.7K41

    朴素贝叶斯以及三种常见模型推导

    指数参数估计事实上并不可行,因此朴素贝叶斯算法针对各个特征之间做了假设,也就是对条件概率分布作了条件独立性假设,这是一个很强假设,通过这个假设,我们参数求解变得可行,这也就是朴素贝叶斯"朴素"...ck​)∏j=1n​P(X(j)=x(j)∣Y=ck​)P(Y=ck​)∏j=1n​p(tj​∣Y=ck​)xj+(1−p(tj​∣Y=ck​))(1−xj)​ 为了简化运算,我们可以将分母忽略,虽然对应结果不是真正概率...x为真,I(x)结果为1,如果x为假,I(x)=0.用语言描述来说,P(Y=ck)P(Y=c_k)P(Y=ck​)这个概率等于在N个样本数据集中,类别为ckc_kck​样本所占比例....不是),由于0概率存在,那么使用上面的贝叶斯公式,就会出现属于某个列别的概率为0,P(Y=ck∣X=x)=0P(Y=c_k|X=x)=0P(Y=ck​∣X=x)=0.但这种情况是应该避免,那么如何避免呢...,I(x)结果为1,如果x为假,I(x)=0.用语言描述来说,P(Y=ck)P(Y=c_k)P(Y=ck​)这个概率等于在N个样本数据集中,类别为ckc_kck​样本所占比例.

    1.4K20

    R语言数据分析与挖掘(第五章):方差分析(2)——多因素方差分析

    x 1 0 2.695119 2 5 5.092352 3 50 3.762529 4 500 5.404372 > par(mfrow=c(1,2...个不同水平数量不相等,分别为20、19、18和17;需要注意是,原始数据中变量gesttime中存储数据类型为数值型,故利用函数table()统计该变量4个水平数据量,发现妊娠时间为21.5、22...、22.5和23老鼠数量分别为20、24、27和30;利用函数aggregate()对变量weight进行分组统计,并计算每-组均值和方差, 分组依据为变量dose4个水平,并根据两个协变量不同分组绘制变量...,在进行方差齐性检验时候需要将其转化成因子,具体操作如下: > bartlett.test(weight~as.factor(gesttime),data=litter) Bartlett test...of homogeneity of variances data: weight by as.factor(gesttime) Bartlett's K-squared = 0.26778, df

    10K53

    线性判别分析LDA原理总结

    假设我们有两类数据 分别为红色和蓝色,如下图所示,这些数据特征是二维,我们希望将这些数据投影到一维一条直线,让每一种类别数据投影点尽可能接近,红色和蓝色数据中心之间距离尽可能大。...我们定义$N_j(j=0,1)$为第j类样本个数,$X_j(j=0,1)$为第j类样本集合,$\mu_j(j=0,1)$为第j类样本均值向量,定义$\Sigma_j(j=0,1)$为第j类样本协方差矩阵...我们定义$N_j(j=1,2...k)$为第j类样本个数,$X_j(j=1,2...k)$为第j类样本集合,$\mu_j(j=1,2...k)$为第j类样本均值向量,定义$\Sigma_j(j=...1,2...k)$为第j类样本协方差矩阵。...2)LDA在样本分类信息依赖均值不是方差时候,比PCA之类算法较优。     LDA算法主要缺点有:     1)LDA不适合对非高斯分布样本进行降维,PCA也有这个问题。

    90020

    GBDT算法总结

    (2)对m=1,2,…,M (a)对i=1,2,…N,计算 注: 计算损失函数在当前模型值,作为残差估计 (b)对 拟合一个回归树,得到第m棵树叶结点区域 ,j=1,2,…,J...GBDT回归算法没有区别,但是由于样本输出不是连续值,而是离散类别,导致我们无法直接从输出类别去拟合输出类别的误差。...假设类别数为K,则此时我们对数似然损失函数为: 其中如果样本输出类别为k,则 =1.第k类概率 表达式为: 集合上两式,我们可以计算出第t轮第i个样本对应类别l负梯度误差为:...取值范围为(0,1]。 GBDT这里做法是在每一轮建树时,样本是从原始训练集中采用无放回随机抽样方式产生,与随机森立有放回抽样产生采样集方式不同。...validationfraction:为提前停止预留验证数据比例。当n_iter_no_change设置时才能用。

    76230

    模拟退火(SA)算法求解Max-Minsum Dispersion Problem(附代码及详细注释)

    【多项式时间复杂度:O(1),O(log(n)),O(n^a)等。因为规模n出现在底数位置。】...现在拿一个小算例来操作一下: 现有一点集N={(0,1),(1,2),(3,4),(4,5),(6,6),(8,7)},我们要从中选出m个点构成点集M,就取m=3吧,目标函数是我们挑选这3个点中某一点到其余...2个点距离之和最小值,问题在于找到使目标函数值最大那3个点。...3.1 初始解生成 就小算例而言,我们就随机选3个点,你不妨可以掷骰子,我掷是5,2,1,那我们就取(6,6), (1,2), (0,1)这三个点,不妨将这三个点重新标记为 , 以 为中心点,则...,以三点分别为中心点,故 、 不变得到 以 为中心点,则 ; 以 为中心点,则 ; 以 为中心点,则 ; 不难看出,smallestDelta为Δ2,故最优解更新,变为M={(4,5),(1,2

    1.3K21

    ECCV2020 | CPNDet:Anchor-free两阶段目标检测框架,详解

    ---- 参数说明: I:原始图像区域 bn∗, n=1,2,…… , N:ground-truth bbox cn∗, n=1,2,……, N:ground-truth 对应类别 In∗, n=1,2...其中, N表示正样本数量,pm∈[0,1],pm∈[0,1]表示第m个proposal置信度分数,IoUm表示第m个proposal与所有gt bbox之间最大IoU值。...不同之处在于,本文为每个角点配备一个多类别标签不是一个二进制标签,因此本文方法可以依靠类别标签消除不必要无效角点对,以节省整个框架计算成本;其次,本文使用一种额外轻量级二进制分类方法减少分类网络要处理...proposal数量,DeNet仅依赖一个分类网络。...CPN-52和CPN-104报告AF分别为33.4%和30.6%,低于直接使用baseline:CornerNet和CenterNet。 AF=1−AP~ ?

    75210
    领券