>source

암 ​​Recurrence(R) 또는 Non-Recurrence(NR)를 기반으로 하는 유전자 발현 데이터를 훈련하려고 합니다. 내가 작업하고 있는 내 데이터 세트:

dim(all_C) [1] 87 11

87개의 샘플과 10개의 유전자(열은 "조건"이라고 하며 각 샘플이 R 또는 NR임을 보여줍니다. 다음 명령을 사용했습니다.

trainset <-sapply(unique(all_C$Condition), function (S) sample(which(all_C$Condition==S), 20))
trainset <-as.numeric(trainset)
table(all_2[trainset, "Condition"])
testset <-setdiff(seq(87),trainset)
any(testset %in% trainset)
library(MASS)
model.lda <-lda(all_C[trainset,-11] , grouping= all_C[trainset,11] )
predict.lda <-predict(model.lda , all_C[testset, 1:10])

하지만 다음 오류가 발생합니다.

FUN(x, aperm(array(STATS, dims[perm]), order(perm)), ...) 오류: 이항 연산자에 대한 숫자가 아닌 인수

도와주시겠습니까?

가능한 솔루션을 테스트하고 검증하는 데 사용할 수 있는 샘플 입력 및 원하는 출력과 함께 간단한 재현 가능한 예를 포함하면 더 쉽게 도움을 받을 수 있습니다.

MrFlick2022-02-13 04:33:14

다른 사람들이 문제를 더 잘 이해하거나 재현할 수 있도록 충분한 code를 제공하세요.

Community2022-02-13 04:33:14
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