Groupe des utilisateurs du logiciel R

Bonjour, Dans la première page du forum, il y a un annonce "Qu'est-ce qu'un code reproductible" [1]. Il est là parce-que ça facilite énormement la communication et l'aide. Basiquement, il s'agit de pouvoir copier votre code et réproduire votre problème, pour chercher une solution. Dans vot...

Bonjour, Pour moi ça marche. library(tidyverse) library(data.table) dat <- tibble::tribble( ~injection, ~body_length, "inj_WT", 3.123, "inj_WT", 3.050, "inj_WT", 3.105, "inj_WT", 3.080, "inj_WT", 3.228, "inj_WT", 2.884, "inj_WT", ...

Bonjour, voilà, c'était ça la réponse à ma toute première question. Donc, vous pouvez faire justement comme cela. En répétant les valeurs des centres des intervalles autant des fois comme dit la variable n. E.g. dat <- data.frame( X1 = c(20,30,35), X2 = c(30,35,45), n = c(10, 30, 40)) pseudo_ages <-...

Bonjour Imen, Très bien. Merci pour la clarification. Le problème c'est que vous n'avez pas la série age. Vous avez un résumé de la série age à partir duquel vous ne pouvez pas calculer les caractéristiques de la série originale sans faire des hipothèses supplémentaires. Je vous propose un exemple s...

Bonjour Imen, Pour vous faire aider, il vous faudra exprimer vos questions plus précisement. Vous avez demandé un résumé (summary) du data.frame et c'est-ce que vous avez obtenu. Vous voulez la mode, moyenne et variance de quoi exactement ? Vous dites que vous voulez utiliser des bornes d'un interva...

Bonjour Lylia, Voici une possible solution, en suppossant que toutes les catégories dans "freq_days" sont exprimées systématiquement de la même manière. dat <- data.frame( Nb_cig = c(120, 20, 19, 90, 5, 12, 9), Freq_cig = paste( "Par", c("an", "mois", "se...

Oui, désolé. J'ai le sentiment que ç'a un rapport avec ça : https://stackoverflow.com/a/41829983 mais ça ne se resout pas en mettant ntree impair. Mais essayez quand même. Peut-être pour ça que je obtiens des différences moins importantes. Il se peut que predict fasse des choix un peu arbitraires qu...

J'ai essayé le code sur R v4.0.2 sur docker est ça arrive la même chose.

Non, je n'obtiens pas le même résultat en faisant les prédictions des matchs individuels : ... predict(RF, new_data, type = 'prob')[1,] #> A D H #> 0.2431835 0.4532056 0.3036109 predict(RF, new_data, type = 'prob')[2,] #> A D H #> 0.5151069 0.1400147 0.3448784 predict(RF, new_data, type = 'prob')[3,...

Rebonjour, Bon, déjà, je peux reproduire le comportement (c.f. ci-dessous). Donc, il semble pas une erreur. Je ne suis pas trop familier avec les Random Forests, mais la seule explication que je trouve est que les points de branchement du modèle soient pas fixes mais relatifs aux données à prédire (...

Bonjour, Une lecture de la page d'aide de la fonction 'hist()' permet de constater que l'idée de cette fonction est de calculer les valeurs et les breakpoints de l'histogramme à partir d'un vecteur de valeurs. Ce qui vous avez déjà fait auparavant. Faire le plot est un sous-produit optionnel, qui fa...

Bonjour Maxime, Je comprends la question, mais à priori je n'ai pas de réponse. Quelques pistes : 1. D'abord, la fonction predict() est "générique". C'est à dire que elle se comporte différemment en fonction de la classe de l'objet "modele_RF". Il faudrait lire la documentation d...

Bonjour , il n'y a rien de spécial à faire. On l'importe comme un tableau quelconque. L'interprétation des variables est à charge de l'utilisateur. Cependant, si j'ai bien compris, vous n'avez pas des observations directes de la variable X, mais un comptage résumé par intervalles. Ce qui risque d'af...

Je comprends. Vous pouvez utiliser une échelle numérique où les positions des catégories sont les entiers. Ainsi, pour insérer une ligne verticale entre A et B vous pouvez ajouter ceci à votre code. geom_vline( xintercept = 1.5, colour = "red" ) Vous pouvez faire pareil avec des segments o...

Bonjour Nathalie, Pour faciliter la compréhension du problème et pouvoir vous aider, il convient toujours de poser un exemple reproductible [1]. Ce cas là est assez simple. Mais il y a quand même des éléments confus. E.g. vous parlez de boxplot, mais faites un barplot. Je ne vois pas comment ajouter...