用R语言求每个变量都等于1的交集数
时间: 2023-06-17 13:08:29 浏览: 37
假设你有一个数据框 `df`,其中每个变量都是二元的(只有0和1),你可以使用以下代码来计算每个变量都等于1的交集数量:
```r
# 创建一个示例数据框
df <- data.frame(a = c(1, 0, 1, 0),
b = c(0, 0, 1, 1),
c = c(1, 1, 1, 1))
# 计算每个变量都等于1的交集数量
sum(rowSums(df) == ncol(df))
```
这里,`rowSums(df)` 函数用来计算每一行的和,即每个变量为1的数量。比较这个和与数据框的列数是否相等,可以得到每个变量都等于1的行数。最后将这些行数相加即可得到交集数量。
相关问题
用r语言使用economics和presidential数据集绘制美国总统执政期间失业人口数
好的,我可以为您解答这个问题。首先,我们需要加载需要使用的数据包和数据集。您可以在R中使用以下代码加载`economics`和`presidential`数据集:
```r
library(ggplot2)
data(economics)
data(presidential)
```
然后,我们需要对两个数据集进行一些处理以将它们合并为一个数据集。我们可以使用以下代码创建一个新的数据框:
```r
unemp_data <- merge(economics, presidential, by="date")
```
这将基于“date”变量合并两个数据集。现在我们有了一个包含每个总统执政期间失业人数的数据集。
接下来,我们可以使用ggplot2绘图包来绘制失业人数随时间的变化。以下是一些可能的代码,您可以根据需要进行修改:
```r
ggplot(unemp_data, aes(x=date, y=unemploy)) +
geom_line() +
facet_wrap(~ president, scales="free_y", ncol=2) +
labs(title="Total unemployed persons in the US during presidential terms",
y="Number of unemployed persons (in thousands)",
x="Year") +
theme_bw()
```
这将绘制一个包含每位总统执政期间失业人数的折线图,并将其按两列进行分组。您可以根据需要修改图表标题、轴标签和主题。
希望这可以帮助您回答您的问题!
用REF十折交叉验证进行特征选择,请写出详细的R语言代码,写出每一个参数
以下是用REF十折交叉验证进行特征选择的R语言代码,包括每一个参数的解释:
```
library(caret) # 导入caret包
# 读取数据集
data <- read.csv("data.csv")
# 将数据集分成输入和输出
X <- data[,1:ncol(data)-1] # 输入变量
Y <- data[,ncol(data)] # 输出变量
# 设置REF十折交叉验证参数
control <- trainControl(method="repeatedcv", # 交叉验证方法:REF
number=10, # 折数:10
repeats=3, # 重复次数:3
selectionFunction="best", # 特征选择函数:最佳
savePredictions="final", # 保存最终预测结果
classProbs=TRUE, # 计算分类概率
summaryFunction=twoClassSummary) # 模型评估函数:两类
# 运行特征选择算法
model <- train(X, Y, # 输入和输出
method="glmnet", # 模型:LASSO回归
trControl=control, # 控制参数
metric="ROC") # 评估指标:ROC曲线
# 输出特征选择结果
print(summary(model))
```
其中,REF十折交叉验证的参数解释如下:
- `method="repeatedcv"`:交叉验证方法为REF
- `number=10`:交叉验证折数为10
- `repeats=3`:交叉验证重复次数为3
- `selectionFunction="best"`:特征选择函数为"best",表示选择最佳的特征子集
- `savePredictions="final"`:保存最终预测结果
- `classProbs=TRUE`:计算分类概率
- `summaryFunction=twoClassSummary`:模型评估函数为"twoClassSummary",表示二分类问题的模型评估函数。
另外,特征选择算法使用的是LASSO回归,评估指标为ROC曲线。