ВК
Size: a a a
2019 December 22
ВК
какого черта? как ему объяснить, чтобы он так не делал
A
Владимир Калинин
а rmarkdown этот же самый код превращает
Не этот же самый значит
A
Фактором переменную не сделал
a
нужно написать factor(clusters) в aes()
ВК
зуб даю, 1 в 1, копи паст
ВК
а, ок , ща попробую
ВК
Спасибо) сработало
АК
Владимир Калинин
зуб даю, 1 в 1, копи паст
А если подумать? Зубы беречь надо 😉
ВК
я не ошибся, код был идеинтичен)
ВК
прост markdown более требователен оказался к таким нюансам
АК
Владимир Калинин
я не ошибся, код был идеинтичен)
#RTFM
?optionsS
нужно предсказать unit count допустим на неделю вперед, то есть разбить исходный ряд на трейн и тест, обучить модель и сделать предскзазание
Предсказывают астрологи)
IV
Здравствуйте! Пытался оценить относительный вклад отдельных переменных в линейные дискриминанты через проведение с использованием стандартных данных.
А мне выскакивается данная ошибка - Error in colMeans(x, na.rm = TRUE) : 'x' must be numeric
А мне выскакивается данная ошибка - Error in colMeans(x, na.rm = TRUE) : 'x' must be numeric
IV
Код ниже
require(MASS)
LDA.nursery <- lda(formula = V9 ~., data = nursery)
LDA.nursery$scaling
LDA.nursery$svd
(prop = LDA.nursery$svd^2/sum(LDA.nursery$svd^2))
prop <- scales::percent(prop)
pred <- predict(LDA.nursery, newdata = nursery)
scores <- data.frame(V9 = nursery$V9, pred$x)
require(ggplot2)
ggplot() + geom_point(data = scores,
aes(x = LD1, y = LD2, shape = V9,
colour = V9), size = 3) +
scale_colour_manual(values = c('purple', 'green', 'blue', 'yellow', 'pink')) +
labs(x = paste("LD1 (", prop[1], ")", sep = ""),
y = paste("LD2 (", prop[2], ")", sep = "")) + theme_bw()
lda(scale(nursery[, 1:9]), gr = nursery$V9)$scaling
require(MASS)
LDA.nursery <- lda(formula = V9 ~., data = nursery)
LDA.nursery$scaling
LDA.nursery$svd
(prop = LDA.nursery$svd^2/sum(LDA.nursery$svd^2))
prop <- scales::percent(prop)
pred <- predict(LDA.nursery, newdata = nursery)
scores <- data.frame(V9 = nursery$V9, pred$x)
require(ggplot2)
ggplot() + geom_point(data = scores,
aes(x = LD1, y = LD2, shape = V9,
colour = V9), size = 3) +
scale_colour_manual(values = c('purple', 'green', 'blue', 'yellow', 'pink')) +
labs(x = paste("LD1 (", prop[1], ")", sep = ""),
y = paste("LD2 (", prop[2], ")", sep = "")) + theme_bw()
lda(scale(nursery[, 1:9]), gr = nursery$V9)$scaling
SP
подскажите пожалуйста как работает функция map_df, если скинете небольшой пример то будет круто
A
подскажите пожалуйста как работает функция map_df, если скинете небольшой пример то будет круто
я не очень силень в пантомиме. Но говорят (говорят!), что если набрать
?map_df, то примеры там таки будутSP
было бы ещё хоть что-то понятно из этого примера
A
Код ниже
require(MASS)
LDA.nursery <- lda(formula = V9 ~., data = nursery)
LDA.nursery$scaling
LDA.nursery$svd
(prop = LDA.nursery$svd^2/sum(LDA.nursery$svd^2))
prop <- scales::percent(prop)
pred <- predict(LDA.nursery, newdata = nursery)
scores <- data.frame(V9 = nursery$V9, pred$x)
require(ggplot2)
ggplot() + geom_point(data = scores,
aes(x = LD1, y = LD2, shape = V9,
colour = V9), size = 3) +
scale_colour_manual(values = c('purple', 'green', 'blue', 'yellow', 'pink')) +
labs(x = paste("LD1 (", prop[1], ")", sep = ""),
y = paste("LD2 (", prop[2], ")", sep = "")) + theme_bw()
lda(scale(nursery[, 1:9]), gr = nursery$V9)$scaling
require(MASS)
LDA.nursery <- lda(formula = V9 ~., data = nursery)
LDA.nursery$scaling
LDA.nursery$svd
(prop = LDA.nursery$svd^2/sum(LDA.nursery$svd^2))
prop <- scales::percent(prop)
pred <- predict(LDA.nursery, newdata = nursery)
scores <- data.frame(V9 = nursery$V9, pred$x)
require(ggplot2)
ggplot() + geom_point(data = scores,
aes(x = LD1, y = LD2, shape = V9,
colour = V9), size = 3) +
scale_colour_manual(values = c('purple', 'green', 'blue', 'yellow', 'pink')) +
labs(x = paste("LD1 (", prop[1], ")", sep = ""),
y = paste("LD2 (", prop[2], ")", sep = "")) + theme_bw()
lda(scale(nursery[, 1:9]), gr = nursery$V9)$scaling
В
scores нет LD1 и LD2a
подскажите пожалуйста как работает функция map_df, если скинете небольшой пример то будет круто
https://agricolamz.github.io/2019.12.21_EU_purrr/index.html
там в самом низу, начиная с "В датасетах содержаться информация об объектах, выданных библиотекой Сиэтла" есть
там в самом низу, начиная с "В датасетах содержаться информация об объектах, выданных библиотекой Сиэтла" есть
map_dfr()