关于R语言包的升级与降级问题

R语言包的升级与降级

这篇博客只是记录一下在使用偏最小二乘判别分析时遇到的一些问题: 暑期实习期间曾自行使用R语言caret包进行机器学习某些方法的训练,在训练过程中需要对某些包进行升级或者降级。
klaR在训练过程的bug: Error in predict.NaiveBayes(object$probModel[[ncomp[i]]], as.data.frame(tmpPred[, : Not all variable names used in object found in newdata
经过Github中的一些解答,对klaR进行了降级,由klaR_1.7-0.tar.gz降到了klaR_0.6-13.tar.gz.

R语言检索包的网址:R包检索网址

R语言旧版本检索R包的网址:R包旧版本的检索网址

klaR详情:

klaR旧版本:

代码:

> remove.packages('klaR')
> ctrl <- "https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/klaR/klaR_0.6-13.tar.gz	"
> install.packages(ctrl, repos=NULL, type="source")
> library(klaR)

到此这篇关于R语言包的升级与降级的文章就介绍到这了,更多相关R语言包内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • 解决R语言安装时出现辑程包不存在的问题

    [解决方案] 1.使用命令单独安装caret,安装的时间很长. install.packages("caret", dependencies = c("Depends", "Suggests")) 需要安装依赖的包全部安装之后,就可以了. 依赖包如下: dependencies 'doMC', 'rpvm', 'Rcompression', 'RMySQL', 'globaltest', 'OpenMx', 'pryr', 'gpclib', '

  • R语言-实现提取包含某字符串的行变量

    已解决 用grep函数 A=read.table("clipboard",sep="/t",header=T) A[grep(pattern="/resource/activity",A[,1]),] 补充:R语言 如何截取字符串特定字符前或后的字符串 如待处理字符串是: topic = "#全国累计报告72436例新冠肺炎#/#全国累计报告72436例新冠肺炎#.csv" 需要截取出:"全国累计报告72436例新冠

  • R语言本地安装包图文教程

    第一步 从R语言官网,下载package: 以 'data.table'为例,如图. 找到最左边一列中的Packages点击, 再点中间Table of available packages 或Table of available packages sorted by name 第二步 下载好包到本地后, 别忘了下载到哪了. 然后在R软件选择-程序包-install package from local files,选择下载好的 'data.table'文件. 结束~ 补充:R语言-包的安装.载

  • R语言之xlsx包读写Excel数据的操作

    感谢Adrian A. Drǎgulescu发布的xlsx包 xlsx包提供了必要的工具来与Excel 2007进行交互.用户可以阅读和编写xlsx,并可以通过设置数据格式.字体.颜色和边框来控制电子表格的外观.设置打印区域,缩放控制,创建分割和冻结面板,添加页眉和页脚.包使用Apache POI项目中的java库.本篇主要分享利用xlsx工具包在读写xlsx过程中所碰到的问题及解决办法. 工具准备 强烈建议大家使用RStudio这个IDE,它是以今为止对R语言最友好的一个IDE之一,而且使用很

  • 如何改变R语言默认存储包的路径

    怎么更改R中包的存储路径呢? 方法一 可以在R里面用如下命令 .libPaths("C:/Program Files/R/R-3.3.1/library") 方法二 在安装某一个包得时候用如下命令 install.packages("thepackage",lib="/path/to/directory/with/libraries") 补充:如何永久改变R中 .libPaths()?R语言修改 libPath包的储存路径 写在前面 我们有时候新

  • R语言中igraph包的用法(邻接矩阵)

    先导入igraph包: library(igraph) graph包最简单的用法就是graph方法,两句代码就完成绘制如下所示,1的loop表示为(1,1),1和2之间有3条edge,表示为(1,2,1,2,1,2) g <- graph(c(1,1,1,2,1,2,1,2,1,5,2,3,2,4,2,5,3,3,3,4,3,4,3,4,4,5),directed = FALSE) plot(g) 如果用顶点的邻接矩阵表示,仍以上图为例: 则对1,1有loop,与2有条edge,与5有一条edg

  • R语言学习ggplot2绘制统计图形包全面详解

    目录 一.序 二.ggplot2是什么? 三.ggplot2能画出什么样的图? 四.组装机器 五.设计图纸 六.机器的零件 1. 零件--散点图 1) 变换颜色 2) 拟合曲线 3) 变换大小 4) 修改透明度 5) 分层 6) 改中文 2. 零件--直方图与条形图 1) 直方图 2) 润色 3) 条形图 3. 零件--饼图 4. 零件--箱线图 5. 零件--小提琴图 6. 零件打磨 7. 超级变变变 8. 其他常用零件 七.实践出真知 八.学习资源 九.参考资料 一.序 作为一枚统计专业的学

  • 关于R语言包的升级与降级问题

    R语言包的升级与降级 这篇博客只是记录一下在使用偏最小二乘判别分析时遇到的一些问题: 暑期实习期间曾自行使用R语言caret包进行机器学习某些方法的训练,在训练过程中需要对某些包进行升级或者降级.klaR在训练过程的bug: Error in predict.NaiveBayes(object$probModel[[ncomp[i]]], as.data.frame(tmpPred[, : Not all variable names used in object found in newdat

  • R语言包ggplot实现分面去掉小标题的灰色底色小技巧

    目录 当我们在使用 ggplot 时,使用分面通常会长下面这样(这里用 ggplot 的官方案例): p <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point() p + facet_wrap(~class) 此时,我们想将背景的灰色底色去掉,可以用我们常用的 theme_bw(): p + facet_wrap(~class) + theme_bw() 此时如果背景的灰色网格不想要了,可以接着添加 theme(panel.grid = element_bla

  • Rcpp和RcppArmadillo创建R语言包的实现方式

    目录 1. 预先准备 源文件示例func.cpp 头文件示例test_h.h 2. 创建R包步骤 新建R Package R包的文件结构 修改DESCRIPTION文件 3. C++11标准问题 1. 预先准备 Windows下需要安装Rtools,R中装好Rcpp和RcppArmadillo.创建C++源文件func.cpp,自定义头文件test_h.h. 源文件示例func.cpp // [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]] // [[Rcpp::plugins(

  • R语言关于“包”的知识点总结

    R语言的包是R函数,编译代码和样本数据的集合. 它们存储在R语言环境中名为"library"的目录下. 默认情况下,R语言在安装期间安装一组软件包. 随后添加更多包,当它们用于某些特定目的时. 当我们启动R语言控制台时,默认情况下只有默认包可用. 已经安装的其他软件包必须显式加载以供将要使用它们的R语言程序使用. 所有可用的R语言包都列在R语言的包. 下面是用于检查,验证和使用R包的命令列表. 检查可用R语言的包 获取包含R包的库位置 .libPaths() 当我们执行上面的代码,它产

  • R语言文本文件读写(txt/csv/xlsx)

    本文主要介绍了R语言文本文件读写,分享给大家,具体如下: read.table(file,sep,hesder) #file 文件路径 #sep 分隔符 #header 第一行是不是列名(如果第一行是列名导入的时候填TRUE:默认值是FALSE,即把第一行算作数据) 准备工作 为方便后面使用的相对路径,我们先使用setwd(路径)设置路径,设置好之后可以用getwd() 获取当前路径进行检查. > setwd("F:/r-test-data") > getwd() [1]

  • R语言关于决策树知识点总结

    决策树是以树的形式表示选择及其结果的图.图中的节点表示事件或选择,并且图的边缘表示决策规则或条件.它主要用于使用R的机器学习和数据挖掘应用程序. 决策树的使用的例子是 预测电子邮件是垃圾邮件或非垃圾邮件,预测肿瘤癌变,或者基于这些因素预测贷款的信用风险.通常,使用观测数据(也称为训练数据)来创建模型.然后使用一组验证数据来验证和改进模型. R具有用于创建和可视化决策树的包.对于新的预测变量集合,我们使用此模型来确定R包"party"用于创建决策树. 安装R语言包 在R语言控制台中使用以

  • R语言关于随机森林算法的知识点详解

    在随机森林方法中,创建大量的决策树. 每个观察被馈入每个决策树. 每个观察的最常见的结果被用作最终输出. 新的观察结果被馈入所有的树并且对每个分类模型取多数投票. 对构建树时未使用的情况进行错误估计. 这称为OOB(袋外)误差估计,其被提及为百分比. R语言包"randomForest"用于创建随机森林. 安装R包 在R语言控制台中使用以下命令安装软件包. 您还必须安装相关软件包(如果有). install.packages("randomForest") 包&qu

  • R语言常见面试题整理

    尊敬的读者,这些R语言面试题是专门设计的,以便您应对在R语言相关面试中可能会被问到的问题. 根据我的经验,良好的面试官几乎不打算在你的面试中问任何特定的问题,通常都是以如下的问题为开端进一步展开后继的问题. 什么是R语言编程? R语言是一种用于统计分析和为此目的创建图形的编程语言.不是数据类型,它具有用于计算的数据对象.它用于数据挖掘,回归分析,概率估计等领域,使用其中可用的许多软件包. R语言中的不同数据对象是什么? 它们是R语言中的6个数据对象.它们是向量,列表,数组,矩阵,数据框和表. 什

  • R语言关于生存分析知识点总结

    生存分析处理预测特定事件将要发生的时间. 它也被称为故障时间分析或分析死亡时间. 例如,预测患有癌症的人将存活的天数或预测机械系统将失败的时间. 命名为survival的R语言包用于进行生存分析. 此包包含函数Surv(),它将输入数据作为R语言公式,并在选择的变量中创建一个生存对象用于分析. 然后我们使用函数survfit()创建一个分析图. 安装软件包 install.packages("survival") 语法 在R语言中创建生存分析的基本语法是 Surv(time,event

随机推荐