ggplot(prob_df, aes(x = 1, y = prob, fill = factor(class))) + geom_col(position = "dodge",fill=blues9) + ylim(0, 1) + labs(x = NULL, y = "Probability") + facet_wrap(~ class, nrow = 1)报错:Cannot use `+` with a single argument i Did you accidentally put `+` on a new line?
时间: 2023-12-04 19:05:37 浏览: 36
这个错误通常意味着您在代码中存在语法错误,导致 R 无法正确解析您的代码。在这种情况下,它可能是因为您没有将 `ylim()` 函数包含在一个 `scale_*()` 函数中,例如 `scale_y_continuous()`。您可以尝试使用以下代码来解决这个问题:
```R
ggplot(prob_df, aes(x = 1, y = prob, fill = factor(class))) +
geom_col(position = "dodge", fill = blues9) +
scale_y_continuous(limits = c(0, 1)) +
labs(x = NULL, y = "Probability") +
facet_wrap(~ class, nrow = 1)
```
这个代码将 `ylim(0, 1)` 函数替换为 `scale_y_continuous(limits = c(0, 1))` 函数,将其包含在一个 `ggplot()` 函数中。这应该可以解决这个错误。
相关问题
s = ['Class 1 Prob', 'Class 2 Prob', 'Class 3 Prob'] prob_DF = pd.DataFrame( p_pred, columns=s ) prob_DF['Predicted Class'] = y_pred prob_DF.head()
在给定的代码中,你创建了一个名为 `prob_DF` 的 Pandas DataFrame 对象,并将预测的概率值和预测的类别添加到其中。以下是修正后的代码:
```python
import pandas as pd
# 创建列名列表
s = ['Class 1 Prob', 'Class 2 Prob', 'Class 3 Prob']
# 创建 DataFrame,并将预测的概率值添加到其中
prob_DF = pd.DataFrame(p_pred, columns=s)
# 添加预测的类别列
prob_DF['Predicted Class'] = y_pred
# 打印 DataFrame 的前几行
print(prob_DF.head())
```
在这段代码中,你首先创建了一个列名列表 `s`,其中包含了每个类别的概率列的名称。
然后,你使用 `pd.DataFrame` 函数创建了一个 DataFrame 对象 `prob_DF`,并将预测的概率值作为数据,列名列表 `s` 作为列名。
接下来,你使用 `prob_DF['Predicted Class'] = y_pred` 添加了一个名为 'Predicted Class' 的列,其中包含了模型的预测类别。
最后,你使用 `prob_DF.head()` 打印了 DataFrame 的前几行。
这样,你就可以通过 `prob_DF` 查看预测结果和每个样本属于各个类别的概率。
解释prob_propensity_scores = np.reciprocal(prob_scores)
在逆倾向得分法(Inverse Propensity Score)中,概率样本的倾向得分是指概率的倒数,即倾向得分等于概率的倒数。这是因为概率样本的倾向得分用于对概率样本进行加权,以补偿由于抽样概率不同而引入的偏差。
在代码中,`prob_scores`表示概率样本的抽样概率,而`np.reciprocal(prob_scores)`则是使用NumPy库中的`reciprocal`函数计算概率样本的倾向得分。`reciprocal`函数用于计算数组中每个元素的倒数。
通过将概率样本的抽样概率取倒数,可以获得概率样本的倾向得分。这样,在进行数据整合时,可以使用倾向得分对概率样本进行加权,以消除由于抽样概率不同引起的偏差。具体地,倾向得分越高的样本在整合过程中获得的权重就越大,从而更加重要。这有助于保持整合结果的准确性和可靠性。