calibrate(as.numeric(PETCTfution_y_pred_train), PETCTfution_y_train, xlab = "Predicted probabilities", ylab = "Observed proportions", method = "boot", B = 100, lwd = 2, col = "red")

时间: 2024-01-12 16:05:37 浏览: 21
这段代码是用来绘制校准曲线的,其中`calibrate()`函数需要两个向量作为输入参数,分别是模型预测结果和实际观测结果。在这里,`PETCTfution_y_pred_train`应该是模型对训练集数据的预测结果,而`PETCTfution_y_train`是训练集数据的真实标签。 在将`PETCTfution_y_pred_train`转换为数值型向量时,可能会出现问题。如果`PETCTfution_y_pred_train`本身就是数值型向量,那么这个转换是不必要的。如果`PETCTfution_y_pred_train`是字符型向量,需要先将其转换为数值型向量,可以使用以下代码: ```{r} PETCTfution_y_pred_train <- as.numeric(PETCTfution_y_pred_train) ``` 修改后的代码如下: ```{r} calibrate(PETCTfution_y_pred_train, PETCTfution_y_train, xlab = "Predicted probabilities", ylab = "Observed proportions", method = "boot", B = 100, lwd = 2, col = "red") ``` 需要确保`PETCTfution_y_pred_train`和`PETCTfution_y_train`都是合法的向量,且长度一致。如果这两个向量的长度不一致,会导致报错。
相关问题

calibrate(as.numeric(PETCTfution_y_pred_train), PETCTfution_y_train, method = "logistic", xlab = "Predicted probabilities", ylab = "Observed proportions", method = "boot", B = 100, lwd = 2, col = "red")

这段代码中有两个问题: 1. `method`参数重复了,应该只保留一个。您可以根据需要选择保留哪个参数,或者删除其中一个。 2. 在将`PETCTfution_y_pred_train`转换为数值型向量时,可能会出现问题。如果`PETCTfution_y_pred_train`本身就是数值型向量,那么这个转换是不必要的。如果`PETCTfution_y_pred_train`是字符型向量,需要先将其转换为数值型向量,可以使用以下代码: ```{r} PETCTfution_y_pred_train <- as.numeric(PETCTfution_y_pred_train) ``` 修改后的代码如下: ```{r} calibrate(PETCTfution_y_pred_train, PETCTfution_y_train, method = "logistic", xlab = "Predicted probabilities", ylab = "Observed proportions", B = 100, lwd = 2, col = "red") ``` 需要确保`PETCTfution_y_pred_train`和`PETCTfution_y_train`都是合法的向量,且长度一致。如果这两个向量的长度不一致,会导致报错。

./ts_calibrate Segmentation fault

您遇到了一个 "Segmentation fault" 错误,这通常是因为程序访问了无效的内存地址或试图读写只读内存导致的。这可能是由于编程错误造成的,例如访问了已释放的内存或数组越界等。要解决此错误,您可以尝试以下几个步骤: 1. 检查代码中是否有明显的错误,如空指针解引用或越界访问数组等。 2. 使用调试器(如gdb)运行程序,以便在出错时捕获堆栈跟踪信息,以便更容易找到问题所在。 3. 确保您正在使用正确版本的库和依赖项,并且它们与您的程序兼容。 4. 如果有可能,尝试在不同的环境中运行程序,以确定问题是否与特定的操作系统或硬件相关。 5. 如果问题仍然存在,您可以尝试使用内存检查工具(如Valgrind)来识别内存错误。 请注意,这只是一些常见的排查方法,具体的解决方案可能取决于您的代码和环境。如果您能提供更多关于问题上下文和代码的信息,我可能能够提供更具体的建议。

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function [trainedModel, rslt, sp] = plsdaKFolds(x, y,... ncomp,preprocess_methods, opts0, folds, x_test, y_test) N = size(y, 1); if isempty(preprocess_methods) preprocess_methods = preprocess('default','autoscale'); end [x_pp, sp] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x); x_test_pp = preprocess('apply', sp, x_test); y_logical = class2logical(y); class_cnts = size(y_logical,2); % Perform cross-validation KFolds = folds; cvp = cvpartition(size(y, 1), 'KFold', KFolds); % Initialize the predictions to the proper sizes % validationPredictions = zeros(N,ncomp); cal_preds = nan(ncomp, N); cal_trues = nan(ncomp, N); cal_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); val_preds = nan(ncomp, N); val_trues = nan(ncomp, N); val_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); % format = 'Fold: %d comp: %d;\n'; for fold = 1:KFolds x_cal = x(cvp.training(fold), :, :); y_cal = y(cvp.training(fold), :); [x_cal_pp, sp_cal] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x_cal); x_val = x(cvp.test(fold), :); x_val_pp = preprocess('apply', sp_cal, x_val); y_val = y(cvp.test(fold), :); % Train a regression model % This code specifies all the model options and trains the model. for i = 1:ncomp % fprintf(format,fold,i); %disp(tab); fprintf('-') mdl_cal = plsda(x_cal_pp, y_cal, i, opts0); mdl = plsda(x_cal_pp,[], i,mdl_cal, opts0); y_cal_pred = mdl.classification.mostprobable; cal_preds(i, cvp.training(fold)) = y_cal_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); cal_probs(i, cvp.training(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; cal_trues(i, cvp.training(fold)) = y_cal; mdl = plsda(x_val_pp,[],i,mdl_cal, opts0); y_val_pred = mdl.classification.mostprobable; val_preds(i, cvp.test(fold)) = y_val_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); val_probs(i, cvp.test(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; val_trues(i, cvp.test(fold)) = y_val; end end

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