WOE（Weight of Evidence） 我们使用german credit数据来解释WOE及后面的IV值。...WOE没有考虑分组中样本占整体样本的比例，如果一个分组的WOE值很高，但是样本数占整体样本数很低，则对变量整体预测的能力会下降。因此，我们还需要计算IV值。...IV（Information Value） IV值考虑了分组中样本占整体样本的比例，相当于WOE的加权求和。具体计算公式如下： ?...根据上面的公式，我们可以得到savings字段各取值IV值及字段总体IV值: 1(未违约) 2(违约) 总计 WOE IV A61 386 217 603 0.271 0.047 A62 69 34...11 63 -0.7066 0.027 A64 42 6 48 -1.099 0.044 A65 151 32 183 -0.704 0.077 总计 700 300 1000 0.197 R语言实现
IV和WOE记录 IV （Information Value） 1）用途：评价特征或变量的预测能力。...所以，WOE表示的实际上是“当前分组中响应客户占所有响应客户的比例”和”当前分组中没有响应的客户占所有没响应的客户的比例“的差异 IV的计算 IV_i=(py_i-pn_i)*WOE_iIV = \...sum_{i}^{n}IV_i 其中，n为变量分组的个数。...为什么使用IV而不是直接用WOE 1.IV和WOE的差别在于IV在WOE基础上乘以（$py_i-pn_i$）- $pyn$ ,乘以了这个$pyn$变量保证了每个分组的结果都是非负数。...IV的极端情况处理 1.合理分组 2.0 —> 1
complete.cases输出的逻辑向量与is.na正好相反，is.na的TURE为是缺失值；complete.cases的TURE为完整值。...——因为R默认将TURE、FALSE当做1、0 #计算缺失值个数 sum(is.na(an)) #单数列，sum一下可以直接计算“Ture”的数值和 colSums...#多维数列，按行，na.rm为是否需要忽略缺失值，na.rm=T表示忽略，删除 #数据框中的缺失值操作 #数据框中的缺失值操作 y <- an[is.na(an)] #选中缺失值...： 关于缺失值的检测应该包括：缺失值数量、缺失值比例、缺失值与完整值数据筛选。...complete.cases(saledata)) #1/201数字，缺失值比例 saledata[!complete.cases(saledata),] #筛选出缺失值的数值
大部分统计方法都假定处理的是完整向量、矩阵、数据框，但是在大多数情况下，在处理真实数据之前 不得不消除缺失值数据：（1）删除含有缺失值的实例；（2）用合理的值替代缺失值。...生物学变量包含物种被捕食的程度(Pred)、睡眠时暴露的程度 (Exp)和面临的总危险程度(Danger） 处理缺失值的方法： ?...R语言中使用NA代表缺失值，NaN（不是一个数）代表不可能的值，符号Inf和-Inf代表正无穷和负无穷，函数is.na、is.nan()和is.infinite()分别识别缺失值、不可能值和无穷值，返回结果是...complete.cases(sleep))#数据集中32%实例有一个或多个缺失值 [1] 0.3225806 对于缺失值，必须牢记complete.cases（）函数仅NA和NAN缺失值识别，Inf...和-Inf无穷值呗当作有效值；必须使用缺失值函数来识别数据对象中缺失值，比如mydata==NA的逻辑是无法实现的
运行结果可知，0表示变量列中有缺失值，1表示变量列中缺失值，第一行表示无缺失值，第二行表示除了span之外无缺失值，第一列表示各个缺失值模式实例个数，最后一列表示各模式中有缺失值的变量个数。...可看到，sleep数据集有42例没有缺失值，仅2个实例缺失span，9个实例同时缺失NanD和Dream，数据集总共包含42x0+2x1+.....1x3=38个缺失值 aggr()函数不仅仅绘制每个变量的缺失值数...左边的图可知缺失值数量，NonD有最大的缺失值数14个，右边的图显示有2个哺乳动物缺失NonD、Dream、Sleep评分。42个动物没有缺失值。...数值型的数量被转换到[0,1]区间，利用灰度表示，颜色浅表示数值小，深色表示数值大，红色表示缺失值。...两个变量均有缺失值的观测个数在两边界交叉处 (左下角 )蓝色标出。
tmb值与免疫检查点抑制剂疗效相关，而TCGA数据库中的tmb值可以通过TCGAmutations包来计算 # =============================================
在对变量分箱后，需要计算变量的重要性，IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一，python计算IV值的代码如下： def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar...Yvar == 0)].count() N_1_group[i] = Yvar[(Xvar == np.unique(Xvar)[i]) & (Yvar == 1)].count() iv...= np.sum((N_0_group/N_0 - N_1_group/N_1) * np.log((N_0_group/N_0)/(N_1_group/N_1))) return iv...= CalcIV(df[col], df[Yvar]) ivlist.append(iv) names = list(df_Xvar.columns) iv_df = pd.DataFrame...({'Var': names, 'Iv': ivlist}, columns=['Var', 'Iv']) return iv_df 其中，df是分箱后的数据集，Kvar是主键，Yvar是y变量
识别缺失值 在 R 中，缺失值用 NA 表示，是“Not Available”的缩写。函数 is.na( ) 可以用于识别缺失值，其返回结果是逻辑值 TRUE 或 FALSE。...探索数据框里的缺失值 在决定如何处理缺失值之前，了解哪些变量有缺失值、数目有多少、是什么组合形式等是非常有意义的。下面用一个示例介绍探索缺失值模式的方法。...填充缺失值 一般来说，处理缺失值可以采用下面 3 种方法： 删除，删除带有缺失值的变量或记录； 替换，用均值、中位数、众数或其他值替代缺失值； 补全，基于统计模型推测和补充缺失值。...R 中有多个可以实现缺失值多重插补的包，如 Amelia 包、mice 包和 mi 包等。其中 mice 包使用链式方程的多变量补全法，被广泛运用于数据清洗过程中。...对角线上的数字代表预测值和真实值一致的个数，非对角线上的数字代表预测值和真实值不一致的个数。 从上面的输出结果可以看出，变量 Species 的 19 个缺失值插补的正确率为 100%。
R语言中，当我们获取到了基因表达的count矩阵，怎么下载对应的基因长度并将count矩阵转换为FPKM矩阵 **********************************************
在对变量分箱后，需要计算变量的重要性，IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一，python计算IV值的代码如下： def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar...取前N个元素，也就是索引为0-(N-1)的元素，可以用循环： r = [] n = 3 for i in range(n): ......r.append(L[i]) ......在Python中，迭代是通过 for … in 来完成的，而很多语言比如C或者Java，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码： for (i=0; i<list.length; i++) {...值的示例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
我们在做一些统计学分析的时候，总是能得到一个p值。但是在画图的时候，一般会把p值转换成星号（*），显示在图上。那么今天小编就来跟大家聊一聊，怎么用R语言，将P值转换成对应的*。...#install.packages("gtools") library(gtools) star2=stars.pval(pval) pval star2 这个函数连转换的参数都帮你省了，只需要输入p值就可以了
对缺失值的处理是数据预处理中的重要环节，造成数据缺失的原因有：数据丢失、存储故障和调查中拒绝透露相关信息。这里我们使用VIM包中的sleep数据集为样本，介绍缺失值处理的方法。...数据缺失一般为前两种情况，最后一种情况的处理较复杂，要对感兴趣的关系进行建模，还要对缺失值的生成机制进行建模，并不断收集新数据。 判断缺失值 1，is.na()函数。...作用于向量、数据框，对应数值为缺失值则返回TRUE，否则返回FALSE。将sum()函数作用于is.na()的结果，可返回缺失值数量。 ? 2，complete.cases()函数，返回逻辑值向量。...浅色代表值小，深色代表值大，红色代表缺失。matrixplot()展示了每条样本的缺失情况。 （3）marginplot()函数，每次只能绘制两个变量的缺失情况。 ? ?...2，替换缺失值。可以通过均值、中位数、随机数来替换缺失值，但是会引入偏差。 3，多重插补法。
R包visdat可以展示缺失值数据，主要有2个函数： vis_dat() vis_miss() vis_dat() library(visdat) vis_dat(airquality) 此函数可以可视化整体数据...通过使用naniar包，可以达到以下效果： # 使用naniar可视化缺失值 library(naniar) ggplot(airquality, aes(x = Solar.R,...… ## $ Solar.R_NA !NA, !NA, !NA, !NA, NA, NA, !NA, !NA, !NA, !NA, NA, !NA, !...模型化缺失值 对缺失值建立模型！如果不学习这个R包，我是真的想不到还可以这样搞缺失值！...首先看下缺失值占比： airquality %>% add_prop_miss() %>% head() ## Ozone Solar.R Wind Temp Month Day prop_miss_all
#缺失值 Missing Value > #NaN不可识别NA > x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
在大多数统计分析方法中，按列表删除是用于估算缺失值的默认方法。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。 在本文中，我列出了5个R语言方法。...链式方程进行的多元插补 通过链式方程进行的多元插补是R用户常用的。与单个插补（例如均值）相比，创建多个插补可解决缺失值的不确定性。...如果X1缺少值，那么它将在其他变量X2到Xk上回归。然后，将X1中的缺失值替换为获得的预测值。同样，如果X2缺少值，则X1，X3至Xk变量将在预测模型中用作自变量。稍后，缺失值将被替换为预测值。...> impute_arg 输出显示R²值作为预测的缺失值。该值越高，预测的值越好。...插补模型规范类似于R中的回归输出 它会自动检测数据中的不规则性，例如变量之间的高共线性。 而且，它在归算过程中增加了噪声，以解决加性约束的问题。 如图所示，它使用汇总统计信息来定义估算值。
R语言中有很多插补缺失值的R包，但是这些R包的使用语法都不一样，不利于学习和记忆。...这个包和之前介绍的缺失值探索的R包naniar搭配使用效果非常棒，包的作者也经常互相cue，一个用于探索，一个用于插补，而且是tidy风格的，风格统一，非常推荐大家学习！...naniar介绍：R语言缺失值探索的强大R包：naniar simputation这个包提供了很多了插补缺失值的方法，很多方法我也没有使用过，今天学习一下。...示例 使用鸢尾花数据集，先把其中的一些值变为缺失值。...R包，将在以后继续为大家介绍其他工具。
使用到的R包 doubletrouble，这个R包 对应的论文 Doubletrouble: Identification and Classification of Duplicated Genes...https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.27.582236v1.abstract 可以用来鉴定基因组中的重复基因 这个论文里还提到一个R包syntenet...还提到一个R包 MSA2dist 主要是读取处理DNA和蛋白序列 帮助文档 https://bioconductor.org/packages/3.18/bioc/vignettes/MSA2dist.../inst/doc/MSA2dist.html 今天推文的主要内容是已经有cds序列，计算kaks值。...readDNAStringSet("data1_unaln.fasta") 生成序列id的两两组合 gene_pairs<-as.data.frame(t(combn(names(dna),2))) 计算kaks值
R语言中存在一些null-able values，当我们进行数据分析时，理解这些值是非常重要的。...通常来说，R语言中存在： NA NULL NaN Inf/-Inf 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA NA即Not available，是一个长度为1的逻辑常数，通常代表缺失值。...缺失值NA的处理 理解完四种类型数值以后，我们来看看该采取什么方法来处理最常见的缺失值NA。 小白学统计在推文《有缺失值怎么办？系列之二：如何处理缺失值》里说“处理缺失值最好的方式是什么？...参考资料： 谢俊飞《R语言中特殊值NaN、Inf 、NA、NULL》 https://www.jianshu.com/p/9cf36b084e83 《R null values: NULL, NA, NaN..., Inf》 https://www.r-bloggers.com/2018/07/r-null-values-null-na-nan-inf/ 小白学统计《有缺失值怎么办？
缺失值的发现和处理在我们进行临床数据分析的时候是非常重要的环节。今天给大家介绍一个包mice主要用来进行缺失值的发现与填充。同时结合VIM包进行缺失变量的可视化展示。...接下来就是我们如何填充呢，缺失值填充函数mice中包含了很多的填充方法： ?...当然还有一个impute包专门用来进行缺失值填充的，大家可以根据自己的需要进行选择，我是觉得有图有真相。
问题描述：差异基因分析中有一些基因会有异常表达，例如说，A基因在大部分样本表达量介于1-10之间，然后A基因在甲样本表达量高达10000以上，这就是明显的异常表达值。...对于这一列处理方法： （1）删除异常样本 （2）或者修改其异常表达值 下面的代码用于完成第二个方法 rm(list=ls()) setwd('D:\\work\\F1\\mut') load
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