r语言随机效应

简述信息一览：

• 1、怎么用R语言生成0-1之间的随机数?
• 2、请教在R语言里面如何计算随机森林模型的p值?
• 3、R语言如何实现随机分组
• 4、R语言之决策树和随机森林

怎么用R语言生成0-1之间的随机数?

1、x-runif（10，min=0，max=1）； #生成10个0到1的均匀分布 x-x/sum（x）； #每个随机数除以这十个数的总和 这样得到的10个随机数的和就是1了。

2、用round函数处理小数点位数，公式=round（数值，保留小数点后几位有效数）举例：假设生成0到100之间的随机数，保留小数点后2位有效数。

3、r = randi（[iMin，iMax]，m，n）在开区间（iMin，iMax）生成mXn型随机矩阵 matlab中生成随机数主要有三个函数：rand， randn，randi 1，rand 生成均匀分布的伪随机数。

请教在R语言里面如何计算随机森林模型的p值?

1、建立G—X回归模型，获得暴露因素预测值（predictedvalue，P）。第二步：构建P—Y的回归模型，即获得暴露因素预测值P和结局变量Y之间的回归方程。

2、ROCR包中主要是两个class：prediction和performance。

3、corr.test默认进行holm法对P值进行校正，上三角是校正后的结果，下三角是原始P值，出现这种情况说明你的显著性校正后没有结果。

4、缺点：对于有不同取值属性的数据，划分较多的属性会对随机森林模型产生较大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的“属性权值”可信度不高。

R语言如何实现随机分组

1、请使用C库函数srand（）来设定随机数***，其原型为：voidnbsp；srand（nbsp；nbsp；nbsp；unsignednbsp；intnbsp；seednbsp；）；其中seed就是设定的随机数***。

2、可以使用R语言中的sample函数生成指定数量的随机数，并使用c函数将生成的随机数合并为一个向量。

3、R语言使用技巧 当你要对按照数据框某一列的信息对文件进行分组时 可以使用split函数 可以使用group_by（） 函数，但是这个函数不能方便你接下来对每个小的group进行更为复杂的操作。

4、R语言读取（加载）txt格式数据为dataframe、依据学号字段从dataframe随机抽取10位同学的数据。详细编码如下。

5、首先，原始数据是由name（名字），class（班级），course（课程）和score（分数）组成的，将其导入R语言并存储在Mydata对象里 接下来，我们利用sqldf包来处理分组汇总的问题。

6、在R语言中，可以使用内置的随机数生成函数来模拟生成随机成绩。其中，常用的函数包括runif（）用于生成均匀分布的随机数，rnorm（）用于生成正态分布的随机数，sample（）用于从给定的数据集中进行随机抽样等。

R语言之决策树和随机森林

方法就是将同 Out-of-bag 数据对应的决策树对 Out-of-bag 数据进行分类计算，看计算出来的分类结果和原始分类是否相符，计算不相符的 Out-of-bag Dataset 的比例，此比例就是随机森林的优劣程度评价。

决策树生成算法递归的产生决策树，直到不能继续下去为止，这样产生的树往往对训练数据的分类很准确，但对未知测试数据的分类缺没有那么精确，即会出现过拟合现象。

决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器，更准确的说，随机森林是由多个弱分类器组合形成的强分类器。

R语言学习之决策树 决策树最重要的2个问题：决策树的生长问题，决策树的剪枝问题。

随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

决策树的可视化挖掘 PBC系统可允许用户指定多个分裂点，导致多个分支，传统决策树算法数值属性都是二元划分。并且可以实现交互地构建树。

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