Prezados Membros do r-br,
Estou tentando criar um objeto X_train através de funções do pacote
dplyr e a função as.matrix(), mas eu não consigo criar o número das
linhas para esse objeto. Meu CMR é:
|library(dplyr)
Bom dia Membros,
Eu gostaria de realizar a manipulação de um *txt para uso de algumas
informações como variáveis em um data frame a ser criado. Em meu exemplo:
#Pacote
library(tidyverse)
# Leitura do arquivo
Muito obrigado pela ajuda Cid, mas ainda tem alguma informação que está
sendo perdida, pois:
myfile <-
vroom("https://raw.githubusercontent.com/Leprechault/yolov3ants/master/result_imgval.txt;,
delim = "\t", skip = 5)
myfile <- myfile %>% rename(dados = `folder input=imgval/ and
Prezados membros,
Surgiu um novo problema para a extração de informações em um arquivo
*txt quando eu tenho que computar também quando eu não tenho determinada
informação (lca) e preciso considerar isso no meu data.frame final.
Em meu exemplo:
#Pacotes
library(vroom)
library(tidyverse)
Obrigado Cid, problema perfeitamente resolvido!!!
head(mydf2)
interation avg_loss mAP 1 1001 0.523133 58.6 2 1003 0.496871 58.6 3 1005
0.523653 58.6 4 1007 0.535484 58.6 5 1009 0.530135 58.6 6 1011 0.524369
58.6 tail(mydf2) interation avg_loss mAP 1495 3989 0.371550 79.49 1496
3991 0.358697
Estou com um problema para criar um dataframe a partir de um conjunto de
duas linhas de interesse, sendo:
library(tidyverse)
myfile<-read_lines("https://raw.githubusercontent.com/Leprechault/yolov3ants/master/yolov3-lca_416_conv81_sub_8_log.txt;)
head(myfile)
Em algumas parte do meu arquivo
Estoucomumproblemaparacriarumdataframeapartirdeumconjuntodeduaslinhasdeinteresse,
sendo:
library(tidyverse)
myfile<-read_lines("https://raw.githubusercontent.com/Leprechault/yolov3ants/master/yolov3-lca_416_conv81_sub_8_log.txt;)
head(myfile)
Prezados Membro do R-br,
Gostaria de saber a diferença entre realizar:
1) Análise de normalidade sobre a variável resposta
x <- rep(seq(from=10, to=50, by=0.5),6)
y1 <- rnorm(length(x), mean=10, sd=1.5)
y1.res<-y1-mean(y1)
shapiro.test(y1.res)
# Shapiro-Wilk normality test # #data: y1.res #W
Muito obrigado Max, genial e muito didática a sua resposta!!!
Apenas mudei o final para *csv para evitar a confusão que dá no *txt
entre *numeric*/*character*, sendo:
filename <- myfile[1, 1] %>%
str_extract(".*:") %>%
str_remove("\\.jpg:") %>%
paste0("pred_", ., ".csv")
filename
#
Prezados membros do r-br,
Eu gostaria de criar um novo data frame à partir de output de uma
análise em *txt empregando o pacote *tidyverse*, sendo:
library(tidyverse)
#Arquivo original
https://www.dropbox.com/s/2f13c2wb66zfrmr/result.txt?dl=0
#Faço a leitura do arquivo
Obrigado Max, Mauro e Cesar,
Deu certo, só tive que transformar o objeto *tibble* em *dataframe* na
solução inicial do Max e tem outra que não necessita do pacote
tidyverse, mas utilizam gsub, strsplit e grep, seguem as soluções:
# Solução 1
library(tidyverse)
myfile <- read_lines("log.txt")
Prezados membros do r-br,
Eu gostaria de criar um data frame à partir de output de uma análise em
*txt, sendo:
#Arquivo original
https://www.dropbox.com/s/pncmjwl3camap6d/log.txt?dl=0
#Faço a leitura do arquivo
myfile<-read.table("log.txt", sep="\t", quote="", comment.char="")
Prezados Membros,
Eu gostaria de dividir um raster RGB em várias partes e salvar cada
imagem no formato GeoTiff, mas no nome do arquivo eu preciso da contagem
de pontos (pts) dentro de cada divisão. Meu código funciona
perfeitamente quando eu uso uma única camada do raster, mas com o objeto
Prezados Membros,
Estou tentando plotar sem sucesso o intervalo em um modelo GLM de
Poisson onde fiz a junção de níveis para a variável categórica Gender.
Alguém baseado no CRM abaixo poderia dar uma luz?
#Pacotes
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyverse)
#Dados inventados com uma
re,Age,Diameter)
str(d)
# #Realizando os ajustes
modelo<-function(dados){
}
list_modelos <- dlply(d,.(Feature),modelo)
list_modelos
On Apr 25 2019, at 10:53 am, ASANTOS por (R-br)
<https://link.getmailspring.c
7,36,48,60,72,88,96,27,36,48,60,27,27,36,48,60,72,88,96,27,36,48,60,72,88,96,27,36,48,60,72,88,96)
Diameter<-c(13.9,16.2,19.1,19.3,4.7,6.7,9.6,11.2,13.1,15.3,15.4,5.4,7,9.9,11.7,13.4,16.1,16.2,5.9,8.3,12.3,14.5,2.3,5.2,6.2,8.6,9.3,11.3,15.1,15.5,5,7,7.9,8.4,10.5,14,14,4.1,4.9,6,6.7,7.7,8,8.2)
d<-dados <- data.frame(Feature,Age,Diameter)
str(d)
# #Realizando os ajustes
modelo<-function(dado
Prezados Membros,
Gostaria de fazer um loop (999 vezes) para ajustar dois modelos nls
(Diameter ~ a1 * Age^a2) à partir de um subset em função da minha
variável Feature, porém a cada vez que realiza o loop eu gostaria de
reciclar os start values através da modificação em
Boa noite Cesar,
Obrigado pela ajuda. Para mim, quando eu rodo aparece também alguns
alertas:
Warning messages: 1: In chisq.test(table(emp), table(est), correct =
TRUE) : Aproximação do qui-quadrado pode estar incorreta 2: In
densfun(x, parm[1], parm[2], ...) :NaNs produzidos 3: In
Prezados Membros,
Estou tentando realizar um teste de aderência (Qui-quadrado)
aplicado a dados com distribuição binomial negativa sem sucesso. Em meu CRM:
#Pacote MASS
library(MASS)
#Crio um banco de dados simulado
Features<-sort(rep(1:3,100))
Resp1<-rnbinom(200,0.75,0.10) ##60 dados
Prezados Membros,
Estou tentando realizar a estimação dos coeficientes de um modelo
não linear com a função optim(), mas só recebo a mensagem de erro:
Error in optim(c(0.97, 0.32), function(a) f(a, x, yexp)) : função alvo
em optim retorna um objeto de comprimento 11 ao invés de 1
Prezados Membros do R-br,
Estou tentando plotar um modelo glmcom stat_smooth() no ggplot2 sem
sucesso. Minha ideia é representar o intervalo de confiança para um
modelo onde realizei a junção de dois níveis para o fator Feature. Ou
seja, modelos iguais são representados por uma única
Prezados Membros do R-br,
Estou tentando plotar um modelo glm Gamma com stat_smooth() no
ggplot2 sem sucesso. Minha ideia é representar o intervalo de confiança
para um modelo onde realizei a junção de dois níveis para o fator
Feature. Segundo exemplo fictício do meu problema:
= 2
for(amb in ambs) {
subpopulacao = d[d$Amb == amb]
for (i in 1:repeticoes) {
amostra = subpopulacao[sample(NROW(subpopulacao), 5),]
amostra$desv_pad = sd(amostra$rate, na.rm = T)
resultado = rbind(resultado, amostra)
}
}
Atenciosamente,
Rodrigo Ângelo
On Mon, Nov 5, 2018 at 2:38
Prezados Membros,
Segue um exemplo do que estou tentando fazer:
#Tenho um banco de dados d com 4 variáveis (State, Amb, Year e rate)
library(data.table)
d <- fread ("
State Amb Year rate
GA soil 2015 .4
GA soil
24 matches
Mail list logo
