タグ付けされた質問 「plyr」

精度は次のように定義されます： p = true positives / (true positives + false positives) それは、それを修正しているtrue positivesとfalse positives、精度が1に近づくアプローチ0？ リコールに関する同じ質問： r = true positives / (true positives + false negatives) 現在、これらの値を計算する必要がある統計テストを実装していますが、分母が0である場合があり、この場合にどの値を返すのか迷っています。 PS：不適切なタグをすみません、、およびを使用したいのですがrecall、新しいタグをまだ作成できません。precisionlimit

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

閉まっている。この質問はトピック外です。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか？ 質問を更新して、相互検証のトピックになるようにします。 2年前に閉店。 個人ごとに複数の観測があるときに年齢と性別を取得するときのように、データセットの最初の行のみを識別子でグループ化する必要がある場合があります。Rでこれを行うための高速（または最速）の方法は何ですか？下のaggregate（）を使用しましたが、もっと良い方法があると思います。この質問を投稿する前に、Googleで少し検索し、ddplyを見つけて試しましたが、非常に遅く、データセット（400,000行×16列、7,000の一意のID）でメモリエラーが発生したことに驚きましたが、aggregate（）バージョンかなり速かった。 (dx <- data.frame(ID = factor(c(1,1,2,2,3,3)), AGE = c(30,30,40,40,35,35), FEM = factor(c(1,1,0,0,1,1)))) # ID AGE FEM # 1 30 1 # 1 30 1 # 2 40 0 # 2 40 0 # 3 35 1 # 3 35 1 ag <- data.frame(ID=levels(dx$ID)) ag <- merge(ag, …

14 r  dataset  aggregation  plyr 

閉まっている。この質問はトピックから外れています。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？ 質問を更新することがありますので、話題のクロス検証済みのため。 2年前休業。 data.frame内の因子の一意の組み合わせごとに、data.frame内の変数の要約を計算したいと思います。これを行うにはplyrを使用する必要がありますか？apply（）ではなくループを使用しても問題ありません。したがって、それぞれの固有の組み合わせを見つけるだけで十分です。

11 r  categorical-data  aggregation  plyr