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

预测R的model.matrix中有多少列

在R中,model.matrix()函数用于将分类变量转换为虚拟变量(即哑变量)矩阵,以便在统计模型中使用。它将每个分类变量的每个水平转换为一个二进制变量,并将其表示为0或1。

model.matrix()函数的返回结果是一个矩阵,其中的列数取决于模型中的变量数量和它们的水平数。具体而言,对于一个具有n个分类变量的模型,每个变量有m个水平,那么model.matrix()函数的返回结果将有n*m列。

在预测R的model.matrix中,列数取决于模型中的分类变量数量和它们的水平数。如果模型中有两个分类变量A和B,其中A有3个水平,B有4个水平,那么model.matrix()的返回结果将有234=24列。

需要注意的是,model.matrix()函数会自动为模型中的连续变量添加一个截距列,因此总列数还需要加上1。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云云服务器(CVM):提供可扩展的计算容量,满足各种业务需求。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云云数据库MySQL版:高性能、可扩展的关系型数据库服务。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
  • 腾讯云人工智能平台(AI Lab):提供丰富的人工智能开发工具和服务,帮助开发者构建智能应用。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/ailab
  • 腾讯云物联网套件(IoT Hub):提供全面的物联网解决方案,支持设备连接、数据管理和应用开发。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/iothub
  • 腾讯云移动推送(TPNS):为移动应用提供高效、可靠的消息推送服务,提升用户体验。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/tpns
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

预测”比“解释”重要

培根把科学方法总结为以下五步: 1.观察 2.提出理论假设 3.用这个理论假设做出一个预测 4.用实验来验证预测是否成真 5.分析你得到结果 刘雪峰《心中有数》 铃木敏文在管理便利店巨头7-11过程中使用了类似的思路...过去已经发生,再去找一万个理由解释已经没有什么用处,预测比解释重要。达里欧在《原则:应对变化中世界秩序》谈到,人们可以精确地复述历史,但未来绝对无法精确预测。...对投资者而言,最重要是对未来有相对正确预测,而不是准确地理解历史,那是没用。我所获得一切成就,主要不是由于我知道什么,而是由于我知道如何应对我所不知道东西。 预测还可以用来学习。...刘雪峰《心中有数》提到个看电视剧《甄嬛传》例子:如果我是电视剧主人公,要如何解决当前难题。先暂停思考得出一个预测,然后再继续播放看主人公是如何做。...这种模式有两个特点:一是主动预测,不会被情节牵着鼻子走;二是从差距中学习,根据和剧中人物方案对比来反思自己,看自己漏洞,提高自己。主动预测是从差距中学习基础。

24610

R tips:版本R共存library依赖冲突

安装新版本R,报错R包版本冲突 前一段时间,安装了R4.0,然后就发现R包各种出错,要求重装,好不容易装好了R包,再转回R3.6.3时,发现R3.6.3R包又出现了问题。报错信息大概类似下图: ?...每一次R更新总是这样问题,没办法只能想办法解决一下。 R包搜索路径存在非版本依赖文件夹 在查看此时R包搜索路径,发现了一个问题: ?...导入R第一搜索路径是一个无版本依赖目录(路径中没有3.6、3.6.3等R版本信息),那么如果是使用R4.0的话,且也是在使用这个目录,那么自然会造成R版本混乱。果不其然: ?...原来是这个地方问题,先尝试将这个文件夹改名,然后重新测试,提示很多包不存在,需要重新安装,但是R包版本冲突问题已经不出现了,所以主要就是这个文件夹问题。...环境变量R_LIBS_SITE锅 这个路径为什么会导入呢? 查看R配置文件Rprofile文件,它在Rbase包R文件夹下,发现R创建包路径时会读取一个环境变量R_LIBS_SITE。 ?

2.2K20
  • ExcelVBA-列单元格中有逗号数据整理

    ExcelVBA-列单元格中有逗号数据整理 yhd-ExcelVBA-列单元格中有逗号数据整理 【问题】某天老板传来一个文件,这里有一个数据表,帮我查找一下那个是我们单位的人,他们职务是什么?...===传来数据=== ===本单位数据=== 一般来说我们是用VlooKup函数进行查找引用,找到某人职务,如下面 出现如下问题 我们来看看传来“神级”数据, (1)一个单元格中有两个或两个以上不等的人数...(2)分隔符号是英语逗号”,”也有中文输入法方式”,”逗号 我们现在要把数据整理一下,才能进行查找匹配出来, 整理要求(1)每一个单元格是一个姓名,每一个单元格是一个电话号码,(2)如果有多个姓名...(3)要把中文逗号与英文逗号统一并且删除掉,(4)一个姓名一行,拆分后后面的“家庭编号”“家庭总人数”“家庭地址”要对应相应的人员信息中。...[a1:F2] = Sheets("传来数据").

    1.4K10

    完整R语言预测建模实例-从数据清理到建模预测

    缺失值挑战 异常值挑战 不均衡分布挑战 (多重)共线性挑战 预测因子量纲差异 以上几个主要挑战,对于熟悉机器学习的人来说,应该都是比较清楚,这个案例中会涉及到五个挑战中缺失值,量纲和共线性问题挑战...数据共包含21个变量,最后一个变量label是需要我们进行预测变量,即性别是男或者女 前面20个变量都是我们预测因子,每一个都是用来描述声音量化属性。...但是我们更关注是,预测因子之间是不是存在高度相关性,因为预测因子间香瓜性对于一些模型,是有不利影响。...因此,我们将我们数据集70%数据用来训练模型,剩余30%用来检验模型预测结果。...因为原生R只支持单进程,通过我们设置,可以将四个核都使用起来,可以大为减少我们计算时间。 我们最后一个步骤就是要将三个模型进行比较,确定我们最优一个模型: ?

    3.2K50

    使用LSTM模型预测特征变量时间序列

    Hi,我是Johngo~ 今儿和大家聊聊关于「使用LSTM模型预测特征变量时间序列」一个简单项目。 使用LSTM模型预测特征变量时间序列,能够帮助我们在各种实际应用中进行更准确预测。...这些应用包括金融市场预测、气象预报、能源消耗预测等。 本项目使用Python和TensorFlow/Keras框架来实现一个LSTM模型,对特征变量时间序列数据进行预测。...使用模型进行未来时间点预测。 可视化预测结果和实际值。 代码实现 在这个示例中,创建一个模拟特征时间序列数据集,并保存为CSV文件以供使用。...然后,大家可以使用生成CSV文件进行后续LSTM时间序列预测模型构建和训练。 完整代码实现 下面是完整代码实现,包括生成数据集、数据预处理、LSTM模型构建和训练,以及模型评估和预测。 1....plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Value') plt.legend() plt.show() 总结 通过生成模拟数据集并保存为CSV文件,我们可以使用上述步骤完成基于LSTM特征变量时间序列预测模型构建和训练

    50910

    Bioinformatics | 基于模态深度学习预测DDI框架

    作者从DrugBank数据库中得到了4种feature和65类DDI事件,并提出了一个叫做DDIMDL模态深度学习框架用以组合这四种feature并通过深度学习方法预测DDI。...并且提出了一个模式深度学习框架DDIMDL,它利用深度学习和药物多种特征来预测DDI事件。实验结果表明,DDIMDL具有较高效率和较高精度,优于其他方法。...具有不同特征组合DDIMDL模型P-R曲线 在所有的特征中,chemical substructure提供了最多有效信息,其准确率可达到0.8623。...提出了一种将多种药物特征与深度学习相结合模式深度学习框架,用于DDI事件预测。通过五折交叉验证,DDIMDL优于现有方法。...综上所述,模态学习为整合不同特征和减少训练时间提供了一个强大方法。模态深度学习框架是DDI事件预测一个很有前途工具。

    1.3K22

    华为 | LTV预测:基于对比学习视角模型

    模型对历史交易数据进行学习后,预测未来LTV值,作为下一步行动(例如投放广告)决策和参考 2.2 CMLTV框架 整体GMLTV框架如下图所示,当每个batch训练样本到达时,首先使用视角LTV...预估模型得到用户购买概率和多个LTV回归结果,接着对batch中样本应用混合对比学习策略,捕获样本间内在相关性 2.2.1 视角LTV预估 视角LTV预估模块使用不同特征异构回归器来从多个方面来分析输入样本...假设一个批次中有k个样本。...类似地可计算得到另外两个回归器对比损失 L_{l}^{r} 和 L_{c}^{r} 。...2.3 模型训练和预测 训练过程中,最终损失为各部分损失组合 L= L^{c} + L_{d}^{r} + L_{l}^{r} + L_{c}^{r} + \sum_i [L_p(i)] + \sum

    97411

    好文速递:局部城市气候全球模式预测

    Global multi-model projections of local urban climates 局部城市气候全球模式预测 摘要:针对气候驱动风险有效城市规划依赖于针对特定建筑景观强劲气候预测...由于全球规模地球系统模型中几乎没有普遍城市代表性,因此没有这种预测。在这里,我们结合了气候建模和数据驱动方法,以提供二十一世纪全球城市气候模型预测。...因此,迄今为止,全球地表气候模型预测实质上是“非城市”气候预测。...尽管构建模型合奏被认为是具有稳健性和不确定性特征的确定性或概率性气候预测最佳实践,但使用那些非城市预测来评估在建筑环境中气候驱动的人类社会风险(例如因为能源支出,劳动生产率,城市冲突,人类死亡率和发病率...点画表明发生了很大变化(在RCP 8.5下为abs(∆RH)> R5%,在RCP 4.5下为abs(∆RH)> 2.5%),并且模型间鲁棒性很高(SNR> 1)。

    54440

    R语言对某地天气和温度分析及预测

    这个简单统计可以看出基本上越往南走,晴天越多,下雨天则是相比而言南方比北方更多,下雪天则是北方比南方,不过这里北方就只取了北京一个城市。...因为R中周期性时间序列数据需要每期数据项相同,但是这里2011年-2014年每年数据项都不同(天气篇中开篇讲到了分别是354、366、365、365),所以我把这个时间序列周期定为360,按顺序取数据的话...这个是预测最高最低气温图,但是到底预测结果可信度高不高呢?...开玩笑,重合是不太可能,从上面两个最高气温和最低气温预测值与观察值图都能看出来预测值比实际值都有些偏低。但是预测结果与实际结果相比相差不大,并且整个变化趋势还是接近。...给出这个模型预测接下来苏州地区50天温度预测,当然,这个结果只能做一个参考,你是愿意看天气预报呢,还是看它呢?

    4.4K90

    为什么R4.0版本内置R包那么

    因为最近自己购置了一个全新Windows电脑,所以就系统性配置了全部生物信息学相关软件,当然是也包括R语言啦,毕竟我一直强调生物信息学数据分析学习过程计算机基础知识,我把它粗略分成基于R语言统计可视化...,以及基于LinuxNGS数据处理: 《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》 把R知识点路线图搞定,如下: 了解常量和变量概念 加减乘除等运算...用'contributors()'来看合作者详细情况 用'citation()'会告诉你如何在出版物中正确地引用RR程序包。...中文解释居然是:起跳; 开始 ; 不过更让我惊奇是它内置R包,稍微有点多啊!我记得很久以前看R书籍都写着内置R包都是7个!这个是为什么呢?...MiB 2020-02-29 16:05 居然是从2013年到2020年,也就是说绝大部分接触R语言我们,都是在R3时代,不知道接下来R4时代,我们好有什么变化?

    80230

    R语言里可视化序列比对(paf格式)R包:pafr

    pafr包参考链接 https://cran.r-project.org/web/packages/pafr/vignettes/Introduction_to_pafr.html 首先用minimap2...比对两个基因组 这里我用NCBI下载两个拟南芥基因组做演示 下载两个基因组 wget https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/all/GCF/000/001/735...mv GCF_000001735.4_TAIR10.1_genomic.fna target.fna grep ">" target.fna | wc -l ## 这个里有7条序列 minimap2安装...900多兆,自己电脑R语言读取应该很吃力,下面的操作还是使用这个R包自带数据吧 接下来是R语言里操作 安装pafr包 install.packages("pafr") 加载需要用到R包 library...,看看能不能改成可以对一 覆盖度 plot_coverage(fungi.paf.2) -> p1 plot_coverage(fungi.paf.2,fill='qname') -> p2 plot_coverage

    1K10

    R语言中Nelson-Siegel模型在汇率预测应用

    p=11680 ---- 这篇文章目的是指导读者逐步使用R编程语言实现Nelson-Siegel模型步骤。...就是说,给定可获取利率和相应到期日(通过彭博社或任何其他数据提供商),可以使用Nelson-Siegel方法得出利率期限结构。...R或RStudio LIBOR / OIS利率和相应到期日(通过彭博社或其他数据提供商) 一点理论… 在开始执行模型之前,让我们回顾一下基础知识。...为了简化步骤2中描述网格搜索和步骤3中描述优化问题,我们将近似  并 使用50年和1个月YTM。  可以用50年YTM来近似。  ...步骤3:网格搜索 我们定义为我们参数范围 : 我们创建一个包含所有可能组合矩阵 。 我们选择产生最小平方偏差总和组合作为我们初始参数,以插入优化问题。

    1.2K10

    Bioinformatics | 预测药物相互作用模式深度学习框架

    drug-drug interaction events ”,作者提出一个模态深度学习框架,通过结合不同药物特征来预测药物相互作用事件类型。...论文主要贡献在于 (1)标准化DDI事件划分流程,开发了DDI事件划分/抽取工具;(2)提出模态深度学习框架,整合来自于DrugBank多种药物特征,预测药物-药物相互作用事件。 ?...(2)模态深度神经网络预测DDI事件类型 根据4个相似性矩阵,查找DDI对涉及4对药物表征,拼接药物对表征向量,使用深度神经网络(DNN)基于每种特征构建子模型,将DDI对表征向量送入DNN网络进行训练...作者提出DDIMDL模态深度学习框架,将多种药物特征:化学亚结构、靶标、酶和途径与深度学习相结合对DDI事件类型进行预测,实验证明DDIMDL优于现有的DDI事件预测方法,多样化药物特征与模态深度学习框架相结合能够明显提高...DDI事件预测性能。

    51750

    R语言混合图形模型MGM网络可预测性分析

    它告诉我们网络不同部分在多大程度上是由网络中其他因素决定 在此博文中,我们使用R-估计网络模型并计算地震灾民数据集上创伤后应激障碍(PTSD)症状。...我们对网络模型和可预测性进行可视化,并讨论如何将网络模型和节点预测性相结合来设计症状网络有效干预措施。...作为可预测度量,我们选择解释方差比例:0表示当前节点根本没有被节点中其他节点解释,1表示完美的预测。我们在估算之前将所有变量中心化,以消除截距影响。...有关如何计算预测和选择可预测性度量详细说明,请查看本文。如果网络中还有其他变量类型(例如分类),我们可以为这些变量选择适当度量。...(R2)百分比。

    98820

    R语言基于ARMA-GARCH过程VaR拟合和预测

    本文选自《R语言基于ARMA-GARCH过程VaR拟合和预测》。...Garch波动率预测区制转移交易策略 金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用 时间序列分析模型:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言风险价值:ARIMA...金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用 MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动拟合与预测 R语言GARCH-DCC模型和DCC(MVT)建模估计 Python...用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列 R语言中时间序列分析模型:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列...R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测 R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险 R语言中时间序列分析模型:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言用

    23020

    Bioinformatics | 预测药物-药物相互作用模态深度学习框架

    今天给大家介绍来自华中农业大学信息学院章文教授课题组在Bioinformatics上发表一篇关于预测药物与药物相互作用事件文章。作者提出了一个模态深度学习框架— DDIMDL。...所有DDIMDL模型精确召回曲线如下图所示。它们也直观地表明,模态学习应用提高了DDIMDL在DDI事件预测性能。 ?...这些箱线图清楚地显示,DDIMDL在处理这些事件时比比较方法产生更好统计性能,基于模态深度学习DDIMDL显著提高了DNN性能。 ?...提出了一种基于深度学习模式深度学习框架DDIMDL,该框架将多种药物特性与深度学习相结合,用于DDI事件预测。...通过使用五折交叉验证进行评估,DDIMDL性能优于现有的DDI事件预测方法和基线方法。作者经过多方验证,说明了模态深度学习框架是一种很有前途DDI事件预测工具。

    1.6K80

    SumGNN:基于高效知识图谱汇总类型药物关联预测

    此外以往研究大多集中在DDI二元关系预测上,而类型DDI药理效应预测更有意义。...,该模块利用大量外部生物医学知识来显着改善类型DDI预测。...SumGNN由三个模块组成:子图锚定,知识汇总和通道神经编码。对于给定药物对,我们将锚定在与KG中药物对接近潜在生物医学实体子图上。...结论 在本文中,作者提出了一种新方法SumGNN:用于类型DDI预测知识汇总图神经网络,该方法主要由可有效锚定KG相关子图局部子图模块,基于自注意力可以在子图中生成推理路径子图汇总方案,以及利用大量外部生物医学知识来显着改善类型...DDI预测通道知识和数据集成模块实现。

    1.4K70
    领券