mutate(prop = n / sum(n))代码的意思

这行代码的意思是将变量 `prop` 的值设置为 `n` 除以 `n` 的总和。假设 `n` 是一个可迭代对象（如列表），那么这行代码将 `prop` 的值设置为 `n` 中每个元素除以 `n` 所有元素的总和。

具体操作取决于编程语言和上下文。此代码可能是一种数据变换技术，用于计算每个元素在总和中所占的比例或权重。例如，在统计学中，这种计算可以用于归一化数据或计算相对频率。

相关问题

data%>% group_by(diabetes, gender) %>% summarise(count = n()) %>% group_by(diabetes) %>% mutate(prop = round(count/sum(count),3)) %>% ggplot( aes(x =diabetes, y =prop, fill =gender)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + labs(x = "diabetes", y = "Value", title="Diabetes vs Gender") + theme_classic()+ theme(plot.title=element_text(hjust=0.5))详细分析这段代码

这段代码的作用是对 `data` 数据集中的 `diabetes` 和 `gender` 变量进行分组统计，并使用 ggplot2 包绘制一个堆叠柱状图。

具体解释如下：

1. `data %>% group_by(diabetes, gender) %>% summarise(count = n())`: 首先对数据集 `data` 进行分组，按照 `diabetes` 和 `gender` 变量进行分组，然后使用 `summarise()` 函数统计各组的频数，将结果保存为一个新的数据集。

2. `%>% group_by(diabetes) %>% mutate(prop = round(count/sum(count), 3))`: 将新的数据集再次按照 `diabetes` 变量进行分组，然后使用 `mutate()` 函数计算每个分组内的比例，并将结果保存为一个新的变量 `prop`，其中 `round()` 函数用于四舍五入保留三位小数。

3. `%>% ggplot(aes(x = diabetes, y = prop, fill = gender))`: 将新的数据集传递给 ggplot2 对象，并指定 x 轴变量为 `diabetes`，y 轴变量为 `prop`，fill 为 `gender` 变量，用于绘制堆叠柱状图。

4. `geom_bar(stat = "identity", position = "dodge")`: 在 ggplot2 对象上添加堆叠柱状图层，其中 `stat = "identity"` 表示使用原始数据绘制柱状图，`position = "dodge"` 表示并排展示不同取值的柱状图。

5. `labs(x = "diabetes", y = "Value", title = "Diabetes vs Gender")`: 设置 x 轴标签为 "diabetes"，y 轴标签为 "Value"，图形标题为 "Diabetes vs Gender"。

6. `theme_classic()`: 设置图形主题为经典主题，包括白色背景和黑色坐标轴线。

7. `theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))`: 设置图形主题，其中 `plot.title = element_text(hjust = 0.5)` 表示将图形标题居中显示。

综上，这段代码的作用是对 `data` 数据集中的 `diabetes` 和 `gender` 变量进行分组统计，并使用 ggplot2 包绘制一个堆叠柱状图，用于比较不同性别下不同糖尿病类型的发病情况。

R语言决策树calibration plot代码

以下是R语言决策树calibration plot的代码：

library(rpart.plot)
library(ggplot2)

# 构建决策树模型
model <- rpart(Species ~ ., data = iris)

# 预测结果
pred <- predict(model, type = "prob")

# 将预测结果与实际结果合并
result <- data.frame(pred, iris$Species)

# 计算每个预测概率区间的实际结果比例
calib <- result %>%
  group_by(Species) %>%
  mutate(bin = cut(pred[, Species], breaks = seq(0, 1, 0.1), include.lowest = TRUE)) %>%
  group_by(bin, .add = TRUE) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  mutate(prop = n / sum(n))

# 绘制calibration plot
ggplot(calib, aes(x = as.numeric(bin), y = prop, fill = Species)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  scale_fill_manual(values = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07")) +
  labs(x = "Predicted probability", y = "Actual proportion", fill = "Species") +
  theme_minimal()

希望对你有帮助！