mbc 還是pbc 乱凿，生存包里面有pbc 數(shù)據(jù)集
一鍵單多因素回歸分析及ggplot2可視化回歸分析結(jié)果之前的推文中多次提到過autoReg這個包顽素，用來實現(xiàn)一鍵單多因素回歸分析，同時可以導(dǎo)出回歸分析的結(jié)果為word或ppt格式徒蟆，只需要簡單修改下格式就不用再進(jìn)行任何操作胁出，可以說非...
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R與機器學(xué)習(xí)系列|15.可解釋的機器學(xué)習(xí)算法（Interpretable Machine Learning）（下）今天我們介紹可解釋機器學(xué)習(xí)算法的最后一部分，基于XGBoost算法的SHAP值可視化段审。關(guān)于SHAP值其實我們之前的很多個推文中都介紹到全蝶，不論是R版本的還是Python版本的，...
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R學(xué)習(xí)|感受ggplot2的魅力—ggplot2復(fù)現(xiàn)Nature可視化（四）抽空接著更新之前的數(shù)據(jù)可視化寺枉。本次主要復(fù)現(xiàn)之前這篇文獻(xiàn)的圖5中的兩個圖抑淫，層級聚類熱圖和柱狀圖。主要用到ggplot2的基礎(chǔ)繪圖功能姥闪、pheatmap繪制聚類熱圖以及compl...
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機器學(xué)習(xí)文獻(xiàn)|基于循環(huán)細(xì)胞因子特征始苇，通過機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測NSCLC免疫治療結(jié)局今天我們一起學(xué)習(xí)一篇最近發(fā)表在Journal for immunotherapy of cancer （IF 10.9）上的文章，Machine learning for p...
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R與機器學(xué)習(xí)系列|15.可解釋的機器學(xué)習(xí)算法（Interpretable Machine Learning）（中）在上次推文中我們介紹了幾種可解釋機器學(xué)習(xí)算法的常見方法筐喳，包括置換特征重要性催式、偏依賴圖和個體條件期望及其實現(xiàn)。本次我們將繼續(xù)介紹其他的用來解釋機器學(xué)習(xí)算法的方法避归。 1.特征交互...
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行走在碼農(nóng)路上的生物醫(yī)學(xué)科研狗
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R與機器學(xué)習(xí)系列|15.可解釋的機器學(xué)習(xí)算法（Interpretable Machine Learning）（上）Machine learning is changing the world! 在之前的章節(jié)中（見 連載）槐脏，我們學(xué)習(xí)了如何訓(xùn)練多種不同形式的高級機器學(xué)習(xí)模型喉童。 。然而顿天，正是由...
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一鍵單多因素回歸分析及ggplot2可視化回歸分析結(jié)果之前的推文中多次提到過autoReg這個包堂氯，用來實現(xiàn)一鍵單多因素回歸分析，同時可以導(dǎo)出回歸分析的結(jié)果為word或ppt格式牌废，只需要簡單修改下格式就不用再進(jìn)行任何操作咽白，可以說非...
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基于基因表達(dá)數(shù)據(jù)通過mMCP-counter估計小鼠樣本組織浸潤免疫和基質(zhì)細(xì)胞組成引言 在生物信息學(xué)分析中，相信目前估計樣本免疫細(xì)胞浸潤是必不可少的鸟缕。目前晶框，在R中有多種方法可以實現(xiàn)上述目的排抬，例如ESTIMATE、CIBERSORT授段、xCell蹲蒲、MCPcou...