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

运行gbm()时找不到对象p

运行gbm()时找不到对象p是一个错误信息,它表示在运行gbm()函数时,无法找到名为p的对象。要解决这个问题,可以采取以下步骤:

  1. 检查代码:首先,检查代码中是否存在名为p的对象,并确保它已经被正确定义和初始化。如果没有定义p对象,或者定义的位置在调用gbm()之前,就会出现找不到对象的错误。
  2. 确保正确加载数据:如果p是一个数据对象,确保数据已经正确加载到内存中。可以使用适当的数据加载函数(如read.csv())来加载数据,并将其分配给p对象。
  3. 检查变量作用域:确保p对象在调用gbm()函数时处于正确的作用域内。如果p对象是在函数内部定义的局部变量,而gbm()函数在该函数之外调用,就会导致找不到对象的错误。可以考虑将p对象定义为全局变量或将其传递给gbm()函数作为参数。
  4. 检查包的加载:如果p是一个函数或变量,确保相关的包已经正确加载。可以使用library()函数来加载所需的包,以确保函数和变量可用。
  5. 检查拼写错误:检查p对象的拼写是否正确。如果拼写错误,就会导致找不到对象的错误。

总结:当运行gbm()时找不到对象p时,需要检查代码中是否存在p对象的定义和初始化,确保数据已经正确加载,检查变量作用域,检查包的加载,并检查拼写错误。根据具体情况进行逐步排查,以解决找不到对象的错误。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • R: 学习Gradient Boosting算法,提高预测模型准确率

    每个算法都有自己基本的数学原理并且在使用它们都会发现有一些细微的变化。如果你刚接触boosting算法,那太好了!从现在开始你可以在一周内学习所有这些概念。...当我第一次读到这个理论,很快我就产生了2个问题: 1. 在回归/分类等式中我们能真正看到非白噪声误差么?如果不能,我们怎么能使用这个算法。 2....步骤5:迭代步骤1至步骤4直到找不到假设可以进一步提高。 步骤6:到目前为止,在所有用到的学习模型前使用加权平均。但是权重是多少呢?这里权重就是alpha值,alpha的计算公式如下: ?...$Disbursed,gbm_ITV2) 在这段代码运行结束后,正如你所看到的,所有AUC值将非常接近0.84,我将把特征设计的任务留给你,因为比赛还在继续进行中。...模型运行结果如何?你有没有使用boosting学习来提高其它方面的能力。如果有,希望读者你能来稿分享你的经验,谢谢! 原文来自:http://www.analyticsvidhya.com

    1.1K110

    R语言几何布朗运动GBM模拟股票价格优化建立期权定价用概率加权收益曲线可视化

    p=26842 对于模拟股票价格,几何布朗运动 (GBM) 是 事实上的首选 模型。 它有一些很好的属性,通常与股票价格一致,例如对数正态分布(因此向下限制为零),并且期望收益不取决于价格的大小。...通常,当我们对股票价格进行建模,我们的用例需要运行大量模拟以生成可能结果的分布。 由于这样的用例需要多次运行 GBM 模拟器,因此考虑优化代码以提高速度是值得的。少量的深思熟虑可以节省大量的时间。...在这篇文章中,我将展示两种使用 GBM 模拟价格路径的方法: 使用 for 循环迭代价格路径的数量和每个路径中的时间步数 向量化,我们一次对整个向量或矩阵进行操作 基于循环的 GBM 模拟 for 下面是在嵌套循环中运行...这个循环实际上运行得很快。...GBM 模拟的矢量化方法 R 中的许多操作都是矢量化的——这意味着操作可以在后台并行发生,或者至少可以使用用 C 编写的、对用户隐藏的紧密循环运行得更快。 向量化的经典例子是两个向量的元素相加。

    92610

    R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟

    然而,在实践中,大多数人在模拟布朗运动只是采用正态分布,并接受由此产生的资产价格不是100%准确。另一方面,我不满足于这种半解决方案,我将在下面的例子中展示盲目信任GBM的成本是多少。...ks.test(attr, attPGBMr) ks.test(attr, attGBMr) 我们再次看到PGBM函数(p值= 0.41)远远优于GBM函数(p值= 0.02)。...高级示例 正如所承诺的那样,我们的第二个例子将展示当一个人在不能代表基础数据错误地假设正态分布,在线上有多少钱。...当我在私人银行工作,我的任务是评估这个特定的安全性,从基于GBM的标准蒙特卡罗模拟开始,但很快意识到这还不够。...KS测试返回p值为0.06,确认视觉不匹配。现在我们已经确定正态分布不是最合适的,我们可以看看错误地假设它的后果。我们将使用标准GBM和我的PGBM函数运行10,000次迭代的模拟并比较结果。

    94710

    生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

    运行一个如上所述的模型,将输出进度报告,做出图形。首先,你能看到的东西。这个模型是用默认的10倍交叉验证法建立的。...模型对象中返回的最终模型是在完整的数据集上建立的,使用的是最优的树数量。...weights - 拟合模型使用的权重(默认情况下,每个观测值为 "1",即权重相等)。...对于我们的运行,估计要剔除的最佳变量数是1;可以使用红色垂直线指示的数字。现在,建立一个剔除1个预测变量的模型,使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。...> p <- predict(grids, lr005, > plot(p) ---- 本文摘选 《 R语言生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素 》

    48100

    肿瘤多区域取样的进化分析七:胶质瘤多区域的WGS和WES揭示肿瘤的演化模式

    p53通路改变的GBM中,亚克隆突变比例增加可能意味着对DNA损伤或凋亡抑制的耐受高。 Figure 2:亚克隆部分与TP53突变及无事件生存的相关性研究。...03 复发的肿瘤中p53通路状态影响突变负担 对cohort II样本进行外显子组测序和DNA拷贝数分析。发现大多数原发GBM突变也可以在疾病复发后的肿瘤中检测到。...比较了诊断和疾病复发后的突变频率,发现TP53突变型肿瘤和TP53野生型肿瘤之间存在不同的突变趋势(Fig. 3B)。...与匹配的原发肿瘤相比,TP53突变的复发性GBM亚克隆突变频率增加,而野生型TP53突变的复发性GBM亚克隆突变频率不增加(P = 0.0015;Wilcoxon秩和检验)(Fig.3C)。...小编总结 本研究发现p53通路中基因改变是GBM中大量潜在的亚克隆突变。

    1K20

    生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

    运行一个如上所述的模型,将输出进度报告,做出图形。首先,你能看到的东西。这个模型是用默认的10倍交叉验证法建立的。...模型对象中返回的最终模型是在完整的数据集上建立的,使用的是最优的树数量。...weights - 拟合模型使用的权重(默认情况下,每个观测值为 "1",即权重相等)。...对于我们的运行,估计要剔除的最佳变量数是1;可以使用红色垂直线指示的数字。现在,建立一个剔除1个预测变量的模型,使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。...> p <- predict(grids, lr005, > plot(p) 本文摘选 《 R语言生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素 》

    42500

    GEO数据挖掘-第一期-胶质母细胞瘤(GBM

    少突胶质细胞(oligodendroglial) · Grade II · Grade III ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ GEO数据库编号:GSE4290 研究对象:lncRNA 实验设计 实验组:77个神经胶质母细胞瘤样本...BioC_mirror = BioC ) }) ## 安装未安装的软件包 source( "https://bioconductor.org/biocLite.R" ) #第一次使用bioconductor需要运行...' = 'libcurl' ) #windows系统 gset <- getGEO( GSE_name, getGPL = T ) ## getGEO函数会下载GSE项目下的所有子集,得到的gset对象是一个...作者研究的是GBM样本和非肿瘤样本在lncRNA表达上的差异,所以先取出这180个样本中的77个GBM样本和23个非肿瘤样本 options( stringsAsFactors = F ) load(...并不是每一个探针都是对应lncRNA的,所以我们要用之前的基因和基因类型关系筛选一下,之后再去除没有注释的探针 ## 筛选探针 GPL = gset@featureData@data ## 第三步getGEO函数下载数据

    1.4K01

    GEO数据挖掘-第一期-胶质母细胞瘤(GBM

    少突胶质细胞(oligodendroglial) · Grade II · Grade III ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ GEO数据库编号:GSE4290 研究对象:lncRNA 实验设计 实验组:77个神经胶质母细胞瘤样本...BioC_mirror = BioC ) }) ## 安装未安装的软件包 source( "https://bioconductor.org/biocLite.R" ) #第一次使用bioconductor需要运行...' = 'libcurl' ) #windows系统 gset <- getGEO( GSE_name, getGPL = T ) ## getGEO函数会下载GSE项目下的所有子集,得到的gset对象是一个...作者研究的是GBM样本和非肿瘤样本在lncRNA表达上的差异,所以先取出这180个样本中的77个GBM样本和23个非肿瘤样本 options( stringsAsFactors = F ) load(...并不是每一个探针都是对应lncRNA的,所以我们要用之前的基因和基因类型关系筛选一下,之后再去除没有注释的探针 ## 筛选探针 GPL = gset@featureData@data ## 第三步getGEO函数下载数据

    2.2K60

    生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

    运行一个如上所述的模型,将输出进度报告,做出图形。首先,你能看到的东西。这个模型是用默认的10倍交叉验证法建立的。...模型对象中返回的最终模型是在完整的数据集上建立的,使用的是最优的树数量。...weights - 拟合模型使用的权重(默认情况下,每个观测值为 "1",即权重相等)。...对于我们的运行,估计要剔除的最佳变量数是1;可以使用红色垂直线指示的数字。现在,建立一个剔除1个预测变量的模型,使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。...> p  plot(p)----本文摘选 《 R语言生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素 》 ,点击“阅读原文”获取全文完整资料

    71620

    生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

    运行一个如上所述的模型,将输出进度报告,做出图形。首先,你能看到的东西。这个模型是用默认的10倍交叉验证法建立的。...模型对象中返回的最终模型是在完整的数据集上建立的,使用的是最优的树数量。...weights - 拟合模型使用的权重(默认情况下,每个观测值为 "1",即权重相等)。...对于我们的运行,估计要剔除的最佳变量数是1;可以使用红色垂直线指示的数字。现在,建立一个剔除1个预测变量的模型,使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。...> p <- predict(grids, lr005, > plot(p) 本文摘选 《 R语言生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素 》 。

    53210

    生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

    运行一个如上所述的模型,将输出进度报告,做出图形。首先,你能看到的东西。这个模型是用默认的10倍交叉验证法建立的。...模型对象中返回的最终模型是在完整的数据集上建立的,使用的是最优的树数量。...weights - 拟合模型使用的权重(默认情况下,每个观测值为 "1",即权重相等)。...对于我们的运行,估计要剔除的最佳变量数是1;可以使用红色垂直线指示的数字。现在,建立一个剔除1个预测变量的模型,使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。...> p <- predict(grids, lr005, > plot(p) ---- 本文摘选 《 R语言生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素 》 ,点击“阅读原文”获取全文完整资料

    96300

    转录组讲师带你读文献(3)-CYP46A1是GBM中的一个候选抑癌基因

    经过24OHC和DMSO进行72小处理,提取total RNA,进行全基因组转录组分析。...脑特异性胆固醇调节因子CYP46A1在GBM中表达差异最大,表达下降(log2倍变化= 2.335,调整后P = 5.85E-25)。...在体外培养的GBM细胞中,24OHC处理可显著降低细胞内总胆固醇水平(P < 0.01,图4A)和反映游离胆固醇水平的filipin染色。...3.6 24OHC抑制GBM的生长和GSC的维持 CYP46A1基因编码一种细胞色素P450氧化酶,即甾醇24-羟化酶,其主要功能是将胆固醇转化为24OHC(图3A)。...3.7 24OHC通过调控LXR和SREBP1的活性抑制GBM的生长 为了确定24OHC抑制GBM生长的机制,我们对24OHC处理或不处理的gbm# P3细胞进行了RNA测序(RNA-seq) (heatmap

    74430

    R语言做几何布朗运动的模拟:复杂金融产品的几何布朗运动的模拟

    p=5334 ? 几何布朗运动(GBM)是模拟大多数依赖某种形式的路径依赖的金融工具的标准主力。虽然GBM基于有根据的理论,但人们永远不应忘记它的最初目的 - 粒子运动的建模遵循严格的正态分布脉冲。...然而,在实践中,大多数人在模拟布朗运动只是采用正态分布,并接受由此产生的资产价格不是100%准确。另一方面,我不满足于这种半解决方案,我将在下面的例子中展示盲目信任GBM的成本是多少。...以下命令允许我们从雅虎财经下载价格信息并计算每月日志回报为了确定我在开始所做的观点,我们将比较回报分布与正态分布。...ks.test(attr, attPGBMr) ks.test(attr, attGBMr) 我们再次看到PGBM函数(p值= 0.41)远远优于GBM函数(p值= 0.02)。...KS测试返回p值为0.06,确认视觉不匹配。现在我们已经确定正态分布不是最合适的,我们可以看看错误地假设它的后果。我们将使用标准GBM和我的PGBM函数运行10,000次迭代的模拟并比较结果。

    1.4K30

    临床试验加RNAseq找标志物发10+分!

    )恶性程度很高,患者预后极差,但最近一项REGOMA试验表明抗血管生成药物Regorafenib对复发性GBM患者有延长生存期的效益。...考虑到GBM存在较大的遗传异质性,作者希望找到GBM中与药物疗效差异相关的分子生物标志物,为临床药物应用提供一些参考。 二、分析流程 ?...高或低表达,两个药物治疗组之间的OS和PFS会出现显著差异——低表达miR-93-5p,miR-203a-3p,miR-17-5p,let-7c-3p,miR-101-3p,miR-3607-3p,miR...-6516-3p,miR-301a-3p,miR-23b-3p和高表达mir-222-3p,regorafenib治疗组相对于lomustine治疗组具有显著更长的OS(图3)。...分析结果显示在592例接受包括放化疗在内的术后一线治疗方案的GBM患者中,miR-17-5p和miR-222-3p的表达与OS相关。

    46621

    质谱流式联合单细胞免疫分析鉴定胶质母细胞瘤的组合治疗靶点

    在分析来自 RCC 队列的外周血单个核细胞 (PBMC) 样本,我们确定了分别与 L3 和 L6 簇相关的 T 细胞亚群 (P33 和 P24)。...有趣的是,与对 ICT 无反应者相比,P33 和 P24 簇在有反应者中有所扩展。...我们发现总生存期与 CD73 hi的高表达呈显著负相关TCGA GBM 队列中的基因特征(图3b,P = 0.013,风险比(HR)= 1.268)。...在比较未处理的与抗 PD-1 处理的 GBM 样本,我们发现尽管用 ICT 处理,这三个 CD73 hi骨髓簇仍然存在(图3e)。...重要的是,在联合使用抗 PD-1 和抗 CTLA-4 治疗后,与 WT GBM 荷瘤小鼠相比,CD73 -/-小鼠的存活率有所提高( P = 0.03;图 1,4b)。

    69540

    R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据|附代码数据

    p=24354 最近我们被客户要求撰写关于分析声纳数据的研究报告,包括一些图形和统计输出。...为了说明,我们将通过 gbm 包。...默认情况下,如果 p 是调整参数的数量,则网格大小为 3^p。再举一个例子,正则化判别分析 (RDA) 模型有两个参数 (gamma 和 lambda),这两个参数都介于 0 和 1 之间。...当模型在重采样中被创建,种子也可以被设置。虽然在调用train之前设置种子可以保证使用相同的随机数,但在使用并行处理不太可能是这种情况(取决于利用的是哪种技术)。...在某些情况下,比如pls或gbm对象,可能需要指定来自优化后拟合的额外参数。在这些情况下,训练对象使用参数优化的结果来预测新的样本。

    74000
    领券