'_loess.loess' object has no attribute 'key'
时间: 2023-10-21 21:06:06 浏览: 72
这个错误信息提示你正在尝试访问一个名为 'key' 的属性,但是该属性并不存在于 '_loess.loess' 对象中。
可能的原因是你在代码中使用了一个错误的变量名或函数名,或者该对象确实没有 'key' 属性。你可以检查一下代码中是否有类似于 'key' 的变量或函数,并且确认该对象是否确实应该具有 'key' 属性。
另外,你可以尝试查看一下代码中使用了 '_loess.loess' 对象的哪一行代码,以便更好地定位问题所在。
相关问题
R语言实现LOESS
R语言可以使用lowess函数来实现LOESS(Locally Weighted Regression)平滑。LOESS是一种非参数的回归方法,通过对局部区域内的数据进行加权拟合来估计变量的平滑函数。在R中,可以使用lowess函数来实现这一方法。
使用lowess函数的基本语法如下:
```R
smoothed_data <- lowess(x, y)
```
其中,x和y分别表示输入数据的自变量和因变量。函数将返回一个具有平滑结果的数据。
在实战中,可以先导入数据到R中,然后使用lowess函数对数据进行平滑处理。在绘制平滑后的曲线时,可以使用ggplot2包来进行可视化。这个包提供了用于绘图的各种函数和语法。
请注意,为了更好地理解LOESS的实现和使用方法,建议先了解R语言的基本知识,并熟悉如何导入数据和绘制图形。一旦掌握了这些知识,就可以使用lowess函数来实现LOESS平滑,并根据需要进行进一步的定制和调整。
如果需要在绘制的图形中添加图例,可以使用legend函数来添加。例如,可以使用以下代码添加图例到线图中:
```R
legend("topleft",
col = c("red", "green", "cornflowerblue"),
lty = 1,
lwd = 2,
c("Default Smoothing", "Smoother Span = 0.1", "Smoother Span = 5"))
```
这将在左上角添加一个图例,包含三个标识不同平滑程度的曲线的文字说明。可以通过设置col、lty和lwd参数来指定曲线的颜色、线型和线宽。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [R语言lowess函数数据平滑实战(Locally Weighted Regression, Loess)](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/120159149)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [ggplot2:数据分析与图形艺术](https://download.csdn.net/download/zqzzzq/7485575)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
bootstrap loess
Bootstrap Loess是一种非参数回归方法,结合了自助法(bootstrap)和局部加权回归(loess)。它用于解决回归问题,特别是在存在非线性关系和异方差性的情况下。
Bootstrap是一种统计方法,通过从原始数据集中有放回地抽取样本,生成多个自助样本集。每个自助样本集都与原始数据集具有相同的大小,但可能包含重复的观测值。通过对每个自助样本集进行回归分析,可以得到多个回归模型。
Loess(局部加权散点图平滑)是一种非参数的回归方法,它通过对每个数据点进行局部加权拟合来估计回归函数。Loess方法使用一个窗口来选择邻近的数据点,并根据其距离对它们进行加权。这样可以在不同的数据区域中拟合出不同的曲线形状,从而更好地适应非线性关系。
Bootstrap Loess结合了自助法和局部加权回归的优点。它通过对多个自助样本集进行Loess回归分析,得到多个回归模型。然后可以通过这些模型的平均值或其他统计量来获得更稳健和准确的回归结果。