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Tengo dos columnas con 10 y 6000 categorías en ellas. Quiero ejecutar una regresión para entender sus efectos en una variable dependiente. ¿Hay alguna forma de crear una matriz dispersa al crear variables ficticias en R como sparse=True en Python Pandas?
Necesito ejecutar una regresión para un marco de datos en el que una variable (like_count) solo tiene valores positivos. El siguiente df es una versión simplificada de mis datos con los valores mínimos y máximos de mis datos: like_count <- c(631827, 0, 0, 4012) news_media <- c(“ABC”, “ABC”, “NZZ”, “CNN”) . . . Read more
importar numpy como np importar pandas como pd de la ruta import Path import os.path desde sklearn.model_selection importar train_test_split import tensorflow como tf desde sklearn.metrics importar r2_score desde keras.applications.efficientnet importar EfficientNetB3 import gc desde keras.models import Sequential desde keras import layers, modelos desde keras importar Input desde keras.models importar Model . . . Read more
En la actualidad, mis gráficos de bosque para análisis de subgrupos (no para metaanálisis) en R son como los siguientes… biblioteca(“dplyr”) biblioteca(“ggplot2”) biblioteca(“survminer”) biblioteca(“supervivencia”) biblioteca(“forestmodel”) pretty_lung <- pulmón %>% transmutar(tiempo, estado, Edad = edad, Sexo = factor(sexo, etiquetas = c(“Masculino”, “Femenino”)), ECOG = factor(lung$ph.ecog), `Cal meal` = comida.cal) imprimir(modelo_bosque(coxph(Surv(tiempo, estado) . . . Read more
Estoy estudiando los retornos de la admisión universitaria para estudiantes marginales y estoy tratando de crear un ggplot2 de los siguientes datos, que son salarios promedio de estudiantes que terminaron o no su maestría en medicina y el promedio de “GPA” (equivalente extranjero) a la puntuación de aceptación: SalaryAfter <- . . . Read more