In decision_curve(损伤 ~ 年龄 + 性别 + Braden评分, data = mydata, : 450 observation(s) with missing data removed
时间: 2024-04-01 22:34:38 浏览: 10
这个提示意味着在进行决策曲线分析时,有450个观测值含有缺失数据,因此被移除了。在进行数据分析时,缺失数据的处理非常重要,通常可以使用删除或者填充的方式进行处理。在这里,由于你使用的是 `decision_curve` 函数,该函数默认会删除含有缺失数据的观测值。如果你不想删除这些观测值,可以使用其他的缺失数据处理方式,例如填充缺失数据。
相关问题
Error in decision_curve(损伤 ~ 年龄 + 性别 + Braden评分, data = mydata, : 不是所有的is.numeric(outcome)都是TRUE
这个错误的意思是在执行 `decision_curve()` 函数时,`outcome` 参数不是数值型变量,导致函数无法计算。这个问题可以通过将 `outcome` 参数的数据类型转换为数值型来解决。你可以使用 `as.numeric()` 函数将 `损伤` 列转换为数值型变量,如下所示:
```
mydata$损伤 <- as.numeric(mydata$损伤)
```
如果 `mydata$损伤` 列中含有非数值型的数据,可以使用 `as.numeric()` 函数转换时会将其转换为缺失值 `NA`。此时可以使用 `na.omit()` 函数将含有缺失值的行删除,确保数据中只含有数值型的 `outcome` 数据。然后重新执行 `decision_curve()` 函数即可。
怎么添加camunda:properties
在Camunda BPM中,可以通过在BPMN 2.0元素上定义camunda:properties标签来添加自定义属性。该标签具有以下格式:
```
<camunda:properties>
<camunda:property name="propertyName1" value="propertyValue1" />
<camunda:property name="propertyName2" value="propertyValue2" />
</camunda:properties>
```
其中,`propertyName1`和`propertyName2`是自定义属性的名称,`propertyValue1`和`propertyValue2`是自定义属性的值。你可以添加任意数量的属性,并根据需要进行命名和赋值。
例如,如果希望在一个用户任务中添加一个自定义属性,可以在该任务的BPMN 2.0 XML表示中添加以下代码:
```
<userTask id="task1" name="Task 1">
<camunda:properties>
<camunda:property name="customProperty" value="customValue" />
</camunda:properties>
</userTask>
```
这将在任务“task1”上添加一个名为“customProperty”的自定义属性,其值为“customValue”。