library(gcookbook) 使用gcookbook程序包里的heightweight数据集, x=ageYear, Y=heightIn,并按照sex参数进行颜色分组,绘制散点图。标题20号字体,坐标轴14号字体。
时间: 2024-02-28 13:55:33 浏览: 21
好的,让我来帮您实现这个需求。您可以按照以下步骤操作:
1. 首先,需要安装并加载 `gcookbook` 包,可以使用以下代码进行安装和加载:
```R
install.packages("gcookbook")
library(gcookbook)
```
2. 接着,使用以下代码读取 `heightweight` 数据集,并且将数据按照 `sex` 参数进行分组:
```R
data(heightweight)
df <- heightweight
```
3. 然后,使用以下代码绘制散点图,并按照 `sex` 参数进行颜色分组。同时,设置标题字体大小为20号,坐标轴字体大小为14号:
```R
library(ggplot2)
ggplot(data = df, aes(x = ageYear, y = heightIn, color = sex)) +
geom_point() +
labs(title = "Height vs Age by Sex",
x = "Age (years)",
y = "Height (inches)") +
theme(plot.title = element_text(size = 20),
axis.text = element_text(size = 14),
axis.title = element_text(size = 14))
```
这样,您就可以得到按照 `sex` 参数分组后的散点图了。希望能帮到您!
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```
library IEEE;
use IEEE.STD_LOGIC_1164.all;
```
这里的 library IEEE; 表示引入 IEEE 标准库,而 use IEEE.STD_LOGIC_1164.all; 表示引入 STD_LOGIC_1164 程序包中的所有数据类型和子程序。引入之后,就可以使用 STD_LOGIC_1164 程序包中定义的数据类型了,例如 STD_LOGIC、STD_LOGIC_VECTOR 等。需要注意的是,在使用 STD_LOGIC_VECTOR 类型时,需要指定向量的位数,如 STD_LOGIC_VECTOR(7 downto 0) 表示一个 8 位的向量。
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```R
library(datasets)
data(iris)
```
2.将数据集分成训练集和测试集
```R
library(caret)
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = .8, list = FALSE)
train <- iris[ trainIndex,]
test <- iris[-trainIndex,]
```
3.使用randomForest包中的randomForest函数构建随机森林回归模型,并设置ntree为10(即生成10个子模型)
```R
library(randomForest)
rf <- randomForest(Species ~ ., data = train, ntree = 10)
```
4.进行10折交叉验证,对模型进行评估
```R
library(caret)
set.seed(123)
folds <- createFolds(train$Species, k = 10)
cv <- lapply(folds, function(x) {
model <- randomForest(Species ~ ., data = train[-x,], ntree = 10)
pred <- predict(model, train[x,])
obs <- train[x, "Species"]
list(obs = obs, pred = pred)
})
```
5.输出模型的平均误差和准确率
```R
library(caret)
RMSE <- sqrt(mean(unlist(lapply(cv, function(x) mean((x$obs - x$pred)^2)))))
R2 <- mean(unlist(lapply(cv, function(x) cor(x$obs, x$pred)^2)))
print(paste0("RMSE: ", RMSE))
print(paste0("R2: ", R2))
```
完整的R代码如下:
```R
library(datasets)
data(iris)
library(caret)
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = .8, list = FALSE)
train <- iris[ trainIndex,]
test <- iris[-trainIndex,]
library(randomForest)
rf <- randomForest(Species ~ ., data = train, ntree = 10)
library(caret)
set.seed(123)
folds <- createFolds(train$Species, k = 10)
cv <- lapply(folds, function(x) {
model <- randomForest(Species ~ ., data = train[-x,], ntree = 10)
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RMSE <- sqrt(mean(unlist(lapply(cv, function(x) mean((x$obs - x$pred)^2)))))
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```
希望这个回答能够帮助到你!如果你还有其他问题,请随时提出。
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