解释这行代码 NoiseInit <- sample(c(TRUE, FALSE), size = nrow(data) + nNoise, replace = TRUE, prob = c(3, 1) / 4)
时间: 2023-09-25 09:11:13 浏览: 37
这行代码的作用是生成一个长度为nrow(data) + nNoise的逻辑向量(Logical Vector),其中包含了TRUE和FALSE两种值。
具体来说,代码中使用了sample()函数来从c(TRUE, FALSE)这个向量中随机抽取nrow(data) + nNoise个值,replace = TRUE表示允许重复抽取,prob = c(3, 1) / 4表示抽取每个值的概率分别为3/4和1/4,也就是说,TRUE被抽取的概率是FALSE的3倍。这样做的目的是让TRUE的数量多一些,从而生成一些带有噪声的标签数据。
最终,该代码将返回一个逻辑向量NoiseInit,其中TRUE值的数量大约是FALSE值的3倍,用于表示带有噪声的标签数据的初始状态,后续可能会根据实际情况进行更新。
相关问题
sample <- sample(c(TRUE,FALSE), nrow(data), replace=TRUE, prob=c(0.7,0.3))代码的意思
这段代码的意思是从一个逻辑向量 `c(TRUE, FALSE)` 中进行随机取样,取样的次数为数据框 `data` 的行数,允许有重复的抽取,抽取时 `TRUE` 和 `FALSE` 的概率分别为 0.7 和 0.3。最终生成的向量 `sample` 是一个长度为数据框行数的向量,其中的元素为TRUE或FALSE,表示在抽样中每一行是否被选中。
library(survival) data(lung)# 对数据进行预处理 lung$status <- ifelse(lung$status == 1, 0, 1) lung$ph.karno <- ifelse(is.na(lung$ph.karno), median(lung$ph.karno, na.rm = TRUE), lung$ph.karno) lung$pat.karno <- ifelse(is.na(lung$pat.karno), median(lung$pat.karno, na.rm = TRUE), lung$pat.karno) lung$age <- ifelse(is.na(lung$age), median(lung$age, na.rm = TRUE), lung$age)# 将数据集划分 set.seed(123) train_index <- sample(1:nrow(lung), size = round(nrow(lung) * 0.7), replace = FALSE) train_data <- lung[train_index, ] test_data <- lung[-train_index, ]# 构建模型 fit <- glm(status ~., data = train_data, family = binomial(link = 'logit'))# 预测测试集 prob <- predict(fit, newdata = test_data, type = "response") # 计算c-index concord <- 0 discord <- 0 for(i in 1:(nrow(test_data) - 1)) { for(j in (i + 1):nrow(test_data)){ if(test_data$status[i] == test_data$status[j]){ next } if(test_data$status[i] < test_data$status[j]){ if(prob[i] > prob[j]){ concord <- concord + 1 }else if(prob[i] < prob[j]){ discord <- discord + 1 } }else{ if(prob[i] > prob[j]){ discord <- discord + 1 }else if(prob[i] < prob[j]){ concord <- concord + 1 } } } } c_index <- (concord + 0.5 * discord) / (concord + discord) # 打印c-index cat("C-index:", c_index, "\n")为什么报错
我没有看到具体的报错信息,不过根据代码可能存在以下问题:
1. 缺少对survival包的加载,需要在代码开头加上`library(survival)`。
2. 在计算c-index时,可能会出现除以0的情况,因为discord的值可能为0。可以在计算前先判断discord是否为0,若为0则直接将c_index赋为1。
3. 在数据预处理时,可能会出现NA值的情况。可以使用`sum(is.na(lung))`查看数据中是否有缺失值,如果有,则需要进行相应的处理,比如使用中位数进行填充。
如果还有其他问题,可以提供具体的报错信息或者代码截图以供参考。
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