Error in extract_outcome_data(snps = asm_exp_dat$SNP, outcomes = "ieu-a-1127", : could not find function "extract_outcome_data"

时间: 2024-02-22 22:57:00 浏览: 217
这个错误是因为您使用的R程序没有安装包含`extract_outcome_data`函数的包。请确保您已经安装了包含该函数的包,并且加载了这个包,然后再次尝试运行该代码。如果您不知道包的名称,请查看代码中是否有包的引用或者使用搜索引擎搜索相关函数的包的名称。 例如,如果`extract_outcome_data`函数来自`gwascat`包,您可以使用以下代码来安装并加载该包: ``` install.packages("gwascat") library(gwascat) ``` 然后您应该可以使用`extract_outcome_data`函数了。
相关问题

Error in extract_outcome_data(snps = asm_exp_dat$SNP, outcomes = "ieu-a-1127") : could not find function "extract_outcome_data" >

这个错误提示显示您使用的 R 程序中没有 `extract_outcome_data` 函数。这可能是因为您没有加载包含该函数的 R 包。请确保您已经安装了包含该函数的 R 包,并使用 `library()` 函数加载该包。如果您不确定该函数属于哪个包,可以通过 `??` 运算符来搜索该函数。例如: ``` ??extract_outcome_data ``` 这将在 R 帮助文档中搜索 `extract_outcome_data` 函数,并返回包含该函数的 R 包的名称。然后,您可以使用以下代码安装并加载该包: ``` install.packages("package_name") library(package_name) ``` 请将 `package_name` 替换为包的名称。然后,您应该可以成功运行 `extract_outcome_data` 函数了。

Error: unexpected symbol in: "bca_out_dat <- extract_outcome_data(snps = asm_exp_dat$SNP, outcomes = 'ieu-a-1127' bca_out"

这个错误是因为在代码行末尾缺少逗号或分号,导致R无法正确解析该行代码。你需要检查该行代码,并确保语法正确。在这行代码中,你漏掉了逗号,应该是这样的: ``` bca_out_dat <- extract_outcome_data(snps = asm_exp_dat$SNP, outcomes = 'ieu-a-1127', bca_out) ``` 请注意,我在 `outcomes` 和 `bca_out` 参数之间添加了逗号。
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def median_target(var): temp = data[data[var].notnull()] temp = temp[[var, 'Outcome']].groupby(['Outcome'])[[var]].median().reset_index() return temp data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 102.5 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 169.5 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 107 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 1 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 27 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 32 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 70 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 74.5 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols ] #numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] #Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() #Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] #Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols : data[i] = le.fit_transform(data[i]) #Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data = data,columns = multi_cols ) #Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled,columns=num_cols) #dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns = num_cols,axis = 1) data = data.merge(scaled,left_index=True,right_index=True,how = "left") # Def X and Y X = data.drop('Outcome', axis=1) y = data['Outcome'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)

“count <- 1 #说明是第几个模型 for (nhidden in 1:3) #一层隐藏层,选用1至3个隐藏单元 { ##考虑使用规则化方法建立多层感知器模型,考虑权衰减常数的四种取值 for (idecay in 1:4) { cdecay <- 0.1^idecay #权衰减常数为0.1的幂,幂的指数为idecay mlp_model <- mlp(x_train,y_train, inputsTest=x_valid,targetsTest=y_valid, maxit=300,size=c(nhidden), learnFunc ="BackpropWeightDecay", learnFuncParams=c(0.1,cdecay,0,0)) #使用mlp函数建立多层感知器模型。 # learnFunc ="BackpropWeightDecay"指定训练方法为带权衰减的向后传播算法。 # learnFuncParams的第一个元素为学习速率,这里指定为0.1;第二个元素为权衰减常数。 pred_prob_train <- mlp_model$fitted.values pred_class_train <- rep(1,length(traindata$Outcome)) pred_class_train[pred_prob_train[,2]>1/6] <- 2 Alltrainfit$nhidden[count] <- nhidden Alltrainfit$cdecay[count] <- cdecay Alltrainfit$totalloss[count] <- 5*length(pred_class_train[traindata$Outcome==1 & pred_class_train==0])+ 1*length(pred_class_train[traindata$Outcome==0 & pred_class_train==1]) pred_prob_valid <- mlp_model$fittedTestValues pred_class_valid <- rep(1,length(validdata$Outcome)) pred_class_valid[pred_prob_valid[,2]>1/6] <- 2 Allvalidfit$nhidden[count] <- nhidden Allvalidfit$cdecay[count] <- cdecay Allvalidfit$totalloss[count] <- 5*length(pred_class_valid[validdata$Outcome==1 & pred_class_valid==0])+ 1*length(pred_class_valid[validdata$Outcome==0 & pred_class_valid==1]) assign(paste("diabetes_MLP",nhidden,"_WD",idecay,sep=""),mlp_model) #将模型记录在指定名称(diabetes_MLP1_WD1等)的对象中。 count <- count+1 } } diabetes_MLP_models <- list(diabetes_MLP1_WD1,diabetes_MLP1_WD2, diabetes_MLP1_WD3,diabetes_MLP1_WD4, diabetes_MLP2_WD1,diabetes_MLP2_WD2, diabetes_MLP2_WD3,diabetes_MLP2_WD4, diabetes_MLP3_WD1,diabetes_MLP3_WD2, diabetes_MLP3_WD3,diabetes_MLP3_WD4) #将12个模型放在列表diabetes_MLP_Models中 diabetes_MLP_models saveRDS(diabetes_MLP_models,"out/diabetes_MLP_models.rds") #将该列表保留在文件中,以后可以用readRDS函数从文件中读取 readRDS("out/diabetes_MLP_models.rds") pre <- predict(diabetes_MLP2_WD4,x_train,type="prob") pre <- predict(diabetes_MLP2_WD4,x_valid,type="prob")”

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