R言語
R studioでロジスティック回帰と線形判別分析の実行したいんですが以下のプログラムどう編集すればいいですか？
m_max<-9#最初に来る数字の最大値
k_max<-0#次に来る数字の最大値
dname<-"C:/Users/"
#C:/Users
fname<-"Tomcat"
install.packages('randomForest')
library('randomForest')
df <- read.csv(paste(dname,fname,".csv", sep = ""), header=T, row.names=NULL)
# ↓これが最初に来る数字の初期値
for(m in 0:m_max){
set.seed(m)
ds <- df[order(runif(nrow(df))),]
# ↓これが次に来る数字の初期値
for(k in 0:k_max){
#データ分解
#d <- ds[-round(1+(nrow(df)/k_max)*(k-1)):-round(nrow(df)/k_max*k),]
#write.csv(d, file=paste(dname,fname,"_cv_Fit_",k-1,"_",m-1,".csv", sep = ""),row.names = FALSE)
#d <- ds[round(1+(nrow(df)/k_max)*(k-1)):round(nrow(df)/k_max*k),]
#write.csv(d, file=paste(dname,fname,"_cv_Tst_",k-1,"_",m-1,".csv", sep = ""),row.names = FALSE)
#Tomcat_cv_Fit_0_0
#分解データを表示
fit_name<-paste("C:/Users/","Tomcat_cv_Fit_",m,"_",k,".csv",sep="")
fit.df<-read.csv(fit_name)
test_name<-paste("C:/Users/","Tomcat_cv_Tst_",m,"_",k,".csv",sep="")
test.df<-read.csv(test_name)
#データ結合
D0 <- read.csv(paste("C:/Users/","Tomcat_cv_Fit_0_0.csv",sep=""))
D1 <- read.csv(paste("C:/Users/","Tomcat_cv_Fit_1_0.csv",sep=""))
D2 <- read.csv(paste("C:/Users/","Tomcat_cv_Fit_2_0.csv",sep=""))
D3 <- read.csv(paste("C:/Users/","Tomcat_cv_Fit_3_0.csv",sep=""))
#重回帰
result1=lm(bug~.,data=fit.df)
#↓結果についてステップ関数
step.lm<-step(result1)
#結果
summary(result1)
#テストデータの予測
pred.lm<- predict(step.lm,test.df)
#精度
#数値が低いほど信用度は高い
#extractAIC(result1)
#テストデータの予測
#p1 #index
P1 <- predict(step.lm,test.df)
#上のグラフ 縦横の名称があってるかは不明 (x,y)でxが横 これでいえばP1、yが縦 indexがテストデータ数
plot(P1)#点グラフ
par(new=T)#重ね合わせ
plot(P1,type="l")#折れ線
#------------------------------------------------------------------------------------
#ランダム森
result2=randomForest(formula=bug~.,data=fit.df)
#result2=randomForest(formula=bug~.,data=fit.df,method="regression")
#表示
summary(result2)
#テストデータの予測
pred.rf<- predict(result2,test.df)
#テストデータの予測
P2 <- predict(result2,test.df)
#上のグラフ
plot(P2)
par(new=T)
plot(P2,type="l")
#-----------------------------------------------------------------------------------
#ファイルにデータ出力
#FIT変数にfit.df+test.dfしたものを代入
FIT <- rbind(data.frame(fit.df),data.frame(test.df))
#↓アウトプット テキスト
write.table(FIT,file="C:/Users/FIT.txt")
#↓アウトプット csv
write.table(FIT,file="C:/Users/FITcsv.csv")
loc <- FIT$loc
write.table(loc,file="C:/Users/LOC.txt")
write.table(loc,file="C:/Users/LOCcsv.csv")
bug <- FIT$bug
write.table(bug,file="C:/Users/BUG.txt")
write.table(bug,file="C:/Users/BUGcsv.csv")
#----------------------------------------------------------------------------------------
sum_loc <- function(n) {
if (n <= 1) return(1)
else return( n * Recall(n-1) )
}
sum_loc(10)
#----------------------------------------------------------------------------------
if(m==0||k==0){
result_summary.df<-cbind(cbind(test.df,pred.lm),pred.rf)
}else{
result_summary.df<-rbind(result_summary.df,cbind(cbind(test.df,pred.lm),pred.rf))
}
}
}
write.csv(result_summary.df,paste(dname,"result_summary.csv",sep=""))
お礼
解答有り難うございました。 引数「disable_scientific_axes="y" 」で指数表記でなくなりました。 Pandas-Bokehの場合紹介されたgithub.comのPandas-Bokehが唯一の解説サイトですので、私もそこを見て作っていたのですがpieの場合himl表示で凡例の選択で非表示・表示などの動作が出来ないため読み込みを止めていまして情けない話です。お使いいただいていないライブラリにも拘わらずご面倒をおかけいたしました。