r语言考试题 r语言考试题及答案

r语言将变量中的缺失值赋值怎么写

在R语言中，使用变量前不需要声明变量的类型。变量是在赋值运算后才创建的。 1. 变量命名对于变量的命名，我们主要记住下面三点就行了：

变量名是区分大小写的，比如：变量和变量两者是不同变量；

变量名的首字母不能是数字和符号，比如：和都不能作为变量名；

变量名不能包含空格号，比如：不能作为变量名，可以用或者替代。

2. 赋值运算在R中，用赋值运算符来进行赋值运算。可形象地看作是一个向左的箭头，将右边的计算结果赋给左边的变量。举个例子：表达式的含义是将值赋给变量。

注意：赋值运算符之间是不能有空格的；此外尽量避免用来进行赋值。

3. 例子变量命名：

注意：是输入提示符，系统自动给出，不用输入；代码输完后运行代码；后面跟着的是运算结果。

赋值运算： 4. 其它在R中，常用的是左赋值运算符，其实也可以用右赋值运算符（意味着将左边的值赋给右边的变量）。比如：可以用多个来对多个变量进行赋值，比如： R中的变量命名和赋值运算就讲到这。如若有遗漏，后期将会添加至本博客。

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r语言不包含的符号

语言逻辑运算符包含不包含

首先找出对应的行数：ind <- A>30 & B>90

此时ind也是个列，内容都是true和false，维数和A，B一样，是true的就是满足上面关系的行

此时求平均就好了： mean(C[ind])

r语言最优分类数

在R语言中，我们通常使用交叉验证的方法来确定最优的分类数。你可以使用`caret`包中的`train`函数，通过设置`method`参数为"cv"，来执行k-fold交叉验证。这样，你可以得到一个关于不同分类数的交叉验证误差的图表，从而选择最小的交叉验证误差对应的分类数。这种方法称为"肘部法则"，因为误差曲线就像人的肘部，在某一点之后，增加分类数并不能显著降低误差。

```R

# 安装和加载caret包

if (!require(caret)) {

install.packages("caret")

library(caret)

}

# 设置训练控制参数

train_control <- trainControl(method = "cv", number = 10)

# 训练模型

model <- train(Class ~ ., data = your_data, trControl = train_control, method = "svmRadial")

# 显示最优分类数

model$optVariables