r语言参数没填是不是取默认值
时间: 2023-05-08 14:58:04 浏览: 56
在R语言中,大部分的函数和操作都需要传入参数来执行对应的功能。如果执行函数时没有传入某个参数的具体值,就会采用默认值。默认值是在函数定义时就已经设定好的,通常是为了让函数更易于使用和理解。使用默认值可以避免在函数执行时经常需要重新输入相同的参数,同时也便于参数的管理和维护。
例如,R语言中的plot函数可以用于生成散点图或线图,其中有很多参数可以设置,如图形的颜色、线型、标签等。如果不传入任何参数,plot函数会默认使用数据集的第一列作为横坐标,第二列作为纵坐标,图形类型为散点图,点的颜色为蓝色等等。
在具体使用时,可以通过调整参数的值来定制化图形的样式和展示效果。如果没有特殊需求,使用默认参数也可以得到基本的图形展示效果。总之,在R语言中,没有填写参数时会使用默认值,同时也可以根据具体情况来调整参数值以达到更好的数据展示效果。
相关问题
r语言cor函数参数
R语言中的cor函数用于计算两个向量之间的相关性。cor函数有多个参数,其中cor.coeff.args参数用于指定相关性计算方法及显示格式。具体来说,cor.coeff.args参数是一个列表,可以包含以下参数:
- use:用于指定计算相关性时如何处理缺失值。可选值为"everything"(默认值,表示忽略缺失值)、"all.obs"(表示只计算两个向量中都有值的数据点)、"complete.obs"(表示只计算两个向量中都有完整数据的数据点)等。
- method:用于指定计算相关性的方法。可选值为"pearson"(默认值,表示计算皮尔逊相关系数)、"kendall"(表示计算肯德尔相关系数)和"spearman"(表示计算斯皮尔曼相关系数)等。
- adjust:用于指定是否进行调整。可选值为TRUE(默认值,表示进行调整)和FALSE(表示不进行调整)。
以下是一个示例,演示如何使用cor.coeff.args参数来计算两个向量之间的相关性:
```R
x <- c(1, 2, NA, 4, 5)
y <- c(2, NA, 6, 8, 10)
cor(x, y, cor.coeff.args = list(use = "complete.obs", method = "pearson", adjust = TRUE))
```
在上面的示例中,我们使用了cor.coeff.args参数来指定计算相关性时忽略缺失值、使用皮尔逊相关系数、进行调整。
R语言survivalsvm函数参数
survivalsvm() 函数是 R 语言中用于生存分析的 SVM(支持向量机)模型建立的函数。该函数的参数如下:
- formula:一个公式对象,其中包含了生存时间和事件的关系。
- data:一个数据框,包含了观测值和变量。
- type:一个字符串,指定 svm 的类型,可选项为 "C" 或 "nu"。
- kernel:一个字符串,指定核函数的类型,可选项为 "linear"、"polynomial"、"radial" 或 "sigmoid"。
- degree:一个整数,指定多项式核函数的次数。默认值为 3。
- gamma:一个数字,指定 radial 和 polynomial 核函数的 gamma 参数。默认值为 1/k,其中 k 是特征向量的维度。
- coef0:一个数字,指定 sigmoid 和 polynomial 核函数的截距参数。默认值为 0。
- cost:一个数字,指定 C-SVM 的惩罚系数。默认值为 1。
- nu:一个数字,指定 nu-SVM 中的 nu 参数。默认值为 0.5。
- na.action:一个函数,指定在数据中出现缺失值时的处理方式。
- subset:一个逻辑向量,指定哪些观测值用于建模。
- weights:一个数值向量,指定每个观测值的权重。
- cache.size:一个数字,指定缓存大小。默认值为 40。
- tolerance:一个数字,指定 SVM 训练的容忍度。默认值为 0.001。
- epsilon:一个数字,指定 SVM 的 epsilon 参数。默认值为 0.1。
- shrinking:一个逻辑值,指定是否使用缩放技术进行 SVM 训练。默认值为 TRUE。
- max.iter:一个数字,指定 SVM 训练的最大迭代次数。默认值为 -1(不限制)。
- trace:一个逻辑值,指定是否输出详细的训练信息。默认值为 FALSE。