• 主页
  • 课程

    关于课程

    • 课程归档
    • 成为一名讲师
    • 讲师信息
    同等学历教学

    同等学历教学

    免费
    阅读更多
  • 特色
    • 展示
    • 关于我们
    • 问答
  • 事件
  • 个性化
  • 博客
  • 联系
  • 站点资源
    有任何问题吗?
    (00) 123 456 789
    weinfoadmin@weinformatics.cn
    注册登录
    恒诺新知
    • 主页
    • 课程

      关于课程

      • 课程归档
      • 成为一名讲师
      • 讲师信息
      同等学历教学

      同等学历教学

      免费
      阅读更多
    • 特色
      • 展示
      • 关于我们
      • 问答
    • 事件
    • 个性化
    • 博客
    • 联系
    • 站点资源

      未分类

      • 首页
      • 博客
      • 未分类
      • R语言圈子里面讨论的问题:基于二元分类的交叉验证逐步回归模型

      R语言圈子里面讨论的问题:基于二元分类的交叉验证逐步回归模型

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 未分类
      • 日期 2021年9月9日
      • 评论 0评论

      专题介绍:R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好)。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统,相比于其他统计分析软件,R的学术性开发比较早,适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。

      这是我的第65篇原创文章,关于R语言和特征选择。

      阅读完本文,你可以知道:

      1 基于二元分类的交叉验证的逐步回归模型实现


      美国格兰特教授认为:“帮助别人解决困难可以让人学习到更多的东西,你的经验和社会资本也随之积累,但这也不是一下子就能兑现的,他会在你不经意时给你带来惊喜。”






      昨日,在我们的R语言圈子里面,有一位群友提出了如下问题。

      他们组投稿了一篇论文,审稿人的意见:


      我们R语言圈子群策群力,提供解决方案。


      一种解决方案的R语言参考代码。


      # R包
      library(mlbench)
      library(tidyverse)
      library(caret)
      library(MASS)
      library(funModeling)

      # 数据集
      data(Ionosphere)

      # 数据检视和探索
      Ionosphere %>% View
      Ionosphere %>% glimpse()
      df_status(Ionosphere)

      # 数据处理
      Ionosphere$Class <- ifelse(as.character(Ionosphere$Class) == 'bad', 1, 0)
      data <- Ionosphere %>% dplyr::select(-c(V1, V2))
      data$Class <- as.factor(data$Class)

      # 数据划分:训练集和测试集
      set.seed(1234)
      in_train <- createDataPartition(
        y = data$Class,
        p = 0.6,
        list = FALSE
      )
      training <- data[in_train,]
      testing <- data[-in_train,]

      # 设置模型拟合参数
      # 10次重复10折交叉验证
      fitControl <- trainControl(method = "repeatedcv",
                                 number = 10,
                                 classProbs = TRUE,
                                 summaryFunction = twoClassSummary,
                                 repeats = 10)

      # 逐步回归的交叉验证的方法
      glmstep_mod <- train(make.names(Class) ~ .,
                           data = training,
                           method = "glmStepAIC", # glmstepaic
                           trControl = fitControl,
                           metric = "ROC",
                           trace = FALSE)


      # 最终模型摘要分析
      summary(glmstep_mod$finalModel)

      # 实现特征选择的最终模型
      final_model <- glmstep_mod$finalModel


      想加入R语言圈子的朋友,请按着如下操作:


      • 第一步,添加我的个人微信:luqin360,备注:实名-专业或者工作;

      • 第二步:即可获取。


      关于交叉验证的特征选择,你有什么问题或者想法,请留言。或者添加我的微信luqin360,备注实名+专业or工作,深入交流。


      我的视频号:王路情微信视频号,分享我对数据的认知,请关注。


      PDFMV框架系列文章

      1一个数据人的2019

      2PDFMV框架

      3PDFMV框架的P

      4PDFMV框架的D

      你点的每个在看,我都认真当成了喜欢

      请关注“恒诺新知”微信公众号,感谢“R语言“,”数据那些事儿“,”老俊俊的生信笔记“,”冷🈚️思“,“珞珈R”,“生信星球”的支持!

      • 分享:
      作者头像
      weinfoadmin

      上一篇文章

      R语言绘制ROC曲线并计算AUC的0.95CI值
      2021年9月9日

      下一篇文章

      R语言圈子里面讨论的问题:基于二元分类的交叉验证逐步回归模型
      2021年9月9日

      你可能也喜欢

      2-1675088548
      lncRNA和miRNA生信分析系列讲座免费视频课和课件资源包,干货满满
      30 1月, 2023
      9-1675131201
      如何快速批量修改 Git 提交记录中的用户信息
      26 1月, 2023
      8-1678501786
      肿瘤细胞通过改变CD8+ T细胞中的丙酮酸利用和琥珀酸信号来调控抗肿瘤免疫应答。
      7 12月, 2022

      留言 取消回复

      要发表评论,您必须先登录。

      搜索

      分类

      • R语言
      • TCGA数据挖掘
      • 单细胞RNA-seq测序
      • 在线会议直播预告与回放
      • 数据分析那些事儿分类
      • 未分类
      • 生信星球
      • 老俊俊的生信笔记

      投稿培训

      免费

      alphafold2培训

      免费

      群晖配置培训

      免费

      最新博文

      Nature | 单细胞技术揭示衰老细胞与肌肉再生
      301月2023
      lncRNA和miRNA生信分析系列讲座免费视频课和课件资源包,干货满满
      301月2023
      如何快速批量修改 Git 提交记录中的用户信息
      261月2023
      logo-eduma-the-best-lms-wordpress-theme

      (00) 123 456 789

      weinfoadmin@weinformatics.cn

      恒诺新知

      • 关于我们
      • 博客
      • 联系
      • 成为一名讲师

      链接

      • 课程
      • 事件
      • 展示
      • 问答

      支持

      • 文档
      • 论坛
      • 语言包
      • 发行状态

      推荐

      • iHub汉语代码托管
      • iLAB耗材管理
      • WooCommerce
      • 丁香园论坛

      weinformatics 即 恒诺新知。ICP备案号:粤ICP备19129767号

      • 关于我们
      • 博客
      • 联系
      • 成为一名讲师

      要成为一名讲师吗?

      加入数以千计的演讲者获得100%课时费!

      现在开始

      用你的站点账户登录

      忘记密码?

      还不是会员? 现在注册

      注册新帐户

      已经拥有注册账户? 现在登录

      close
      会员购买 你还没有登录,请先登录
      • ¥99 VIP-1个月
      • ¥199 VIP-半年
      • ¥299 VIP-1年
      在线支付 激活码

      立即支付
      支付宝
      微信支付
      请使用 支付宝 或 微信 扫码支付
      登录
      注册|忘记密码?