R-sq.(adj) = 0.976 Deviance explained = 98.7% GCV = 4.9296 Scale est. = 2.697 n = 41

时间: 2024-06-07 09:07:34 浏览: 342
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这是一个回归模型的评估结果。R-sq.(adj) 表示调整后的决定系数，它是一个衡量模型拟合优度的指标，值越接近1说明模型对数据的解释能力越好。这里的 R-sq.(adj) 值为 0.976，说明模型对数据的解释能力非常好。 Deviance explained 是一个衡量模型解释方差的指标，它的值越高说明模型的解释能力越强。这里的 Deviance explained 为 98.7%，说明模型解释了数据中大约 98.7% 的方差。 GCV 是广义交叉验证误差，它是用来评估模型的泛化能力的指标，一般用于模型选择。这里的 GCV 值为 4.9296，值越小说明模型的泛化能力越好。 Scale est. 是一个衡量模型误差的指标，它表示模型的标准误差。这里的 Scale est. 值为 2.697。 n = 41 表示数据集中有 41 个样本。
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Parametric coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.52314 0.01395 37.5 <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘’ 0.001 ‘’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(X1) 1.976 1.999 11.034 0.000196 *** s(X2) 1.000 1.000 22.669 3.73e-05 *** s(X3) 1.434 1.670 2.187 0.097375 . s(X4) 1.000 1.000 17.832 0.000178 *** s(X5) 1.875 1.974 6.487 0.007730 ** --- Signif. codes: 0 ‘’ 0.001 ‘’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 R-sq.(adj) = 0.943 Deviance explained = 95.4% GCV = 0.01 Scale est. = 0.0079798 n = 41解释下

The "R-sq.(adj)" is the adjusted R-squared value, which indicates the proportion of variance explained by the model after adjusting for the number of predictors included. The "Deviance explained" is ...

Parametric coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.52314 0.01395 37.5 <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(X1) 1.976 1.999 11.034 0.000196 *** s(X2) 1.000 1.000 22.669 3.73e-05 *** s(X3) 1.434 1.670 2.187 0.097375 . s(X4) 1.000 1.000 17.832 0.000178 *** s(X5) 1.875 1.974 6.487 0.007730 ** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 R-sq.(adj) = 0.943 Deviance explained = 95.4% GCV = 0.01 Scale est. = 0.0079798 n = 41运行输的结果图进行解释

R-sq.(adj)表示调整后的R方，这个模型可以解释94.3%的响应变量的方差。Deviance explained表示这个模型可以解释95.4%的总离差平方和。GCV是广义交叉验证误差，用于评估模型的预测性。Scale est.表示模型的标准差估计...

Parametric coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.53529 0.03186 16.8 <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(X1) 1.818 2.243 0.687 0.5401 s(X2) 1.729 2.080 2.880 0.0675 . s(X3) 1.740 2.110 0.942 0.4003 s(X4) 1.516 1.828 0.973 0.2865 s(X5) 1.727 2.098 0.011 0.9968 s(X6) 2.063 2.478 0.390 0.7171 s(X7) 1.419 1.682 2.056 0.2184 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 R-sq.(adj) = 0.213 Deviance explained = 42.3% GCV = 0.065102 Scale est. = 0.046688 n = 46这个拟合结果，怎么解释

拟合结果中还包含了模型的拟合优度指标，比如调整后的 R 方值（R-sq.(adj)）和解释差异程度（Deviance explained），以及模型的预测误差估计值，比如广义交叉验证误差（GCV）和标准差估计值（Scale est.）等。...

Family: gaussian Link function: identity Formula: Y ~ s(X1) + s(X2) + s(X3) + s(X4) Parametric coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.580617 0.001752 331.4 <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(X1) 7.931 8.730 36.52 < 2e-16 *** s(X2) 1.000 1.000 18.02 0.000959 *** s(X3) 8.952 8.995 81.75 < 2e-16 *** s(X4) 8.985 8.999 34.34 < 2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 R-sq.(adj) = 0.999 Deviance explained = 100% GCV = 0.00039298 Scale est. = 0.00012586 n = 41解释

这是一个广义线性模型，使用高斯分布作为响应变量的分布，使用恒等函数作为联系函数。该模型的公式是Y ~ s(X1) + s(X2) + ...模型的调整R方为0.999，解释了100%的偏差。GCV和比例估计值也被列出来了，n表示样本量为41。

type.measure='deviance

type.measure='deviance'是一种用来衡量模型拟合优度的指标。在统计学中，模型的拟合优度是指模型对观测数据的拟合程度，也就是模型在拟合数据时产生的误差的大小。 对于这种类型的模型，衡量其拟合优度的指标是...

Piecewise exponential model set.seed(1) uniq <- with(Data, sort(unique(Time[Death==1]))) a <- c(0, uniq[-length(uniq)] + diff(uniq)/2, max(Data$Time)+1) # Cut points uniq a model_text <- textConnection( 'model { # Priors beta ~ dnorm(0, 100) for (k in 1:K) { lam[k] ~ dgamma(0.01, 0.01) } # Likelihood for (i in 1:n) { # Determine which interval the time is in for (j in 1:J) { if (t[i] <= a[j+1]) { break } } }') jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), # Number of subjects J = length(uniq), # Num of gaps between failure times K = length(uniq), # Num of lambda values to estimate t = Time, # Time on study d = Death, # 1 if event (death) observed Z = Group - 1.5, # Group (+0.5 / -0.5) a = a, # Cut points period = 1:length(uniq))) # Maps lambdas to intervals fit <- jags.model(model_text, data=jagsData, n.chains=4, n.adapt=1000) post <- jags.samples(fit, c('beta', 'lam'), 10000) post1 <- post给定数据集包括变量Group，将40个对象分为两组，其中包括生存时间t和是否死亡的状态d。请帮我用R code写好这个model，给定beta服从正态分布，lambda服从gamma分布。这里面的model有bug，似然函数的if else判断语句有误，没法构建似然函数，请debug或者重新写

fit <- jags.model(textConnection(model_text), data = jagsData, n.chains = 4) update(fit, n.iter = 1000) # Sample from posterior distribution post <- jags.samples(fit, c("beta_post", "lam_post"), n....

Analysis of Deviance Table (Type III Wald chisquare tests) Response: Filled_pause_frequency Chisq Df Pr(>Chisq) (Intercept) 49.7207 1 1.773e-12 *** Chinese_level 1.2587 2 0.53293 Request_scenario 3.4722 1 0.06241 . Strategy_type 177.5540 2 < 2.2e-16 *** Chinese_level:Request_scenario 4.1748 2 0.12401 Chinese_level:Strategy_type 95.3308 4 < 2.2e-16 *** Request_scenario:Strategy_type 4.6560 2 0.09749 . Chinese_level:Request_scenario:Strategy_type 23.9163 4 8.302e-05 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

- Chinese_level:Request_scenario的卡方值为4.1748，自由度为2，p值为0.12401，因此在这个模型中，Chinese_level:Request_scenario对响应变量的影响可能不显著，但也存在一定程度的不确定性。 - Chinese_level:...

2.X ~ N(0,), d = 20, beta ~ (1,1,…,1), P{Y=1 | X}= 1- P{Y=0|X} = logistic(beta^{t}X), 样本量 n = 10000(i)建立probit 回归模型；(ii)应用同一组数据，建立logistic 回归模型；

Probit回归模型是一种广义线性模型，它假设因变量服从标准正态分布，即Y ~ N(0,1)。回归方程为：Y = beta^{t}X + epsilon，其中epsilon ~ N(0,1)。在这个模型中，我们需要对回归方程求解关于beta的最大似然估计值。 ...

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier gbc = GradientBoostingClassifier(loss='deviance', learning_rate=0.1, n_estimators=5, subsample=1, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, max_depth=3) gbc.fit(X_train, y_train) from sklearn.metrics import roc_curve, auc false_positive_rate, true_positive_rate, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob) roc_auc = auc(false_positive_rate, true_positive_rate) import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.title('ROC') plt.plot(false_positive_rate, true_positive_rate, color='red', label='AUC = %0.2f' % roc_auc) plt.legend(loc='lower right') plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--') plt.axis('tight') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.show() gbc.fit(X_train, y_train)

其中，loss参数指定了使用的损失函数，learning_rate参数指定了学习率，n_estimators参数指定了使用的弱分类器数量，subsample参数指定了样本采样比例，min_samples_split和min_samples_leaf参数指定了决策树的最小...

优化代码KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=1, n_neighbors=5, p=2, weights='uniform') GradientBoostingClassifier(criterion='friedman_mse', init=None, learning_rate=0.1, loss='deviance', max_depth=3, max_features=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, min_samples_leaf=1,min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0,n_estimators=100, presort='auto', random_state=None,subsample=1.0, verbose=0, warm_start=False)，出错TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'min_impurity_split'

这个错误是因为在 GradientBoostingClassifier 中的参数 min_impurity_split 已经被弃用，应该使用参数 min_impurity_decrease 来代替。你只需要将参数名 min_impurity_split 改为 min_impurity_decrease 即可解决该...

用R语言先载入GLMsData包，再载入数据集belection，用数据集belection完成 1.Fit the Binomial glm with a logit link function, using the systematic component cbind(Females, Males) ~ Party * Region. Use the analysis of deviance table to select a suitable model. 2.Fit the Binomial glm with a logit link function, using the selected model in the above question. Conduct a diagnostic analysis, i.e. plot: (1) deviance residuals against transformed fitted value; (2) Cook’s distance; (3) Q-Q plot, and then comment. 3. Is overdispersion evident? 4.Find out the estimate coefficient for the PartyLabour and interpret it. 5. Determine if the saddlepoint approximation is likely to be suitable for these data. 步骤要详细

plot(model2, which = 4) 如果散点图中没有出现任何明显的离群点，说明模型拟合良好。否则，需要进一步检查这些点是否对模型的拟合产生了显著的影响。 7.绘制 Q-Q 图： R plot(model2, which = 2) ...

Only deviance, C available as type.measure for Cox models; deviance used instead

在 R 语言的生存分析中，Cox 回归被广泛应用于探索影响生存时间的因素。在 Cox 回归中，由于目标是估计风险比，因此不能使用常规的 R 平方作为模型拟合优度的度量标准。相反，该模型通常使用对数偏差（log-...

library(coxme) cox_model <- coxme(Surv(days, cens) ~ arms + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender + (1|frailty), data = data, frailty = TRUE, dist = "gamma") HR <- exp(coef(cox_model)["arms"]) cox_snell_residuals <- residuals(cox_model, type = "deviance")这个代码有问题吗

这段代码使用了 R 语言中的 coxme 包，该包提供了一个用于拟合 Cox 比例风险模型的函数 coxme()。模型中包括了一个 Frailty 随机效应，用于考虑个体之间的随机变异性。 在计算 HR 时，代码使用了模型拟合后的回归...

frailty <- rgamma(2139,1,1) data$new_col <- frailty cox_model <- coxph(Surv(days, cens) ~ arms + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender+frailty, data = data) HR <- exp(coef(cox_model)["arms"]) cox_snell_residuals <- residuals(cox_model, type = "deviance")阐述这段代码

首先，使用R中的rgamma函数生成一个2139个元素的Gamma分布的随机向量，其中参数1和1分别指定了Gamma分布的形状和尺度参数。这个向量被命名为frailty，表示Frailty模型中的随机因素。 接下来，将这个随机向量作为一...

R语言 fit th Poisson GLM with a logarithmic link function ，using the systematic component Count~Species+factor(Quadrat），plot the deviance residuals against the fitted values and against thefitted values transformed to the constant information scale

plot(qnorm((fit$fitted.values + 1/2) / sum(fit$fitted.values + 1/2)), residuals(fit, type = "deviance"), xlab = "Fitted values transformed to constant information scale", ylab = "Deviance residuals") ...
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机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

资源摘要信息:"readmission-prediction:使用机器学习方法预测医院入院率" 1. 机器学习在医疗领域的应用 机器学习技术在医疗领域具有广泛的应用潜力，特别是在疾病的预测、诊断、治疗方案的制定以及患者的管理等方面。本项目专注于使用机器学习方法来预测糖尿病患者的医院再入院率，这是医疗数据科学中的一个重要分支，其目的是为了优化医疗资源的分配，降低医疗成本，以及提升患者的生活质量。 2. 糖尿病患者再入院率的预测 糖尿病是一种常见的慢性疾病，患者需要长期管理和监控。然而，即使在管理得当的情况下，糖尿病患者仍可能因为并发症或其他健康问题而需要再次入院治疗。通过机器学习技术，可以分析患者的医疗记录、生活习惯、治疗响应等数据，以预测哪些患者存在高风险的再次入院可能性。 3. 数据集与数据处理 本项目中所使用的数据集是公开可获得的，这使得其他研究者或开发者可以复制或扩展这项研究。数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，它包括清洗数据（如处理缺失值、异常值）、数据标准化或归一化、特征选择（确定哪些变量对于预测模型最为重要）、数据转换（如编码分类变量）等。 4. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档，非常适合于数据分析、机器学习、统计建模等工作。在本项目中，Jupyter Notebook被用作演示和解释数据预处理和模型构建过程的工具。它也方便了结果的可视化展示，比如绘制各种图表和图形，以直观地展示模型的性能和预测结果。 5. 机器学习建模 机器学习模型的构建是通过选择适当的算法来完成的，可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在建模过程中，需要对算法进行训练和验证，通常使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。最终的模型需要在测试集上进行评估，以确保其准确性和可靠性。 6. 输出文件的生成 生成的最终输出文件可能包括模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）、关键特征的重要性排名、预测结果的可视化展示等。这些输出文件对于理解模型的预测能力以及将模型应用于实际医疗决策中都至关重要。 7. 项目团队与贡献 项目的成功往往需要一个跨学科的团队合作。这样的团队可能包括数据科学家、医疗专家、软件开发人员等。每个成员都根据自己的专业背景贡献于项目的不同方面，共同完成从数据收集、处理到模型构建和验证的全过程。 8. 教程与文档 本项目还包含详细说明和教程，这为学习者和使用者提供了宝贵的学习资源。通过阅读这些文档，用户不仅能够理解项目的实施步骤，还能学会如何应用机器学习技术于解决实际问题。这些教程可能是以文本、图表、代码注释等多种形式存在。 9. 开源精神与学术诚信 通过公开数据集和代码，本项目体现了开源精神，促进了知识共享和技术进步。这同时也强调了学术诚信的重要性，确保了研究成果的透明度和可验证性。 综上所述，本项目通过综合运用数据科学和机器学习方法，提供了一个预测糖尿病患者再入院率的有效框架，这对于医疗行业具有重要的实践意义和潜在的经济效益。通过开源的方式，也促进了相关知识的普及和技术的传播。