王哲_UJN_MGG_AI

摘要： CCLasso（Compositionality Corrected Lasso）是一种基于 Lasso 回归的网络推断方法，专门设计用于处理组成型数据（如微生物相对丰度数据）。CCLasso 的核心思想是利用正则化回归（Lasso）和对数比率转换来构建稀疏网络，从而减轻组成效应对数据分析的影响。 阅读全文

摘要： SparCC（Sparse Correlations for Compositional Data）是一种专为处理组成型数据（如微生物相对丰度数据）设计的相关性计算方法。它假设大多数物种之间的关系是稀疏的，即在生态系统中，不是所有物种都直接互相作用。其核心思想是通过计算组成数据中各物种的稀疏相关矩阵 阅读全文

摘要： 场景：不同饮食习惯对肠道微生物的影响 假设我们想研究两组人群——“素食者”和“肉食者”，看看他们肠道中的微生物组成有何不同。我们收集了两组人的肠道样本，测量了每个样本中的微生物种类和数量，并想找出哪些微生物在两组人之间有显著差异。 LEfSe的工作步骤 统计检验——找出显著差异的微生物 LEfSe首 阅读全文

摘要： 嵌入式特征选择（Embedded Feature Selection）是一种在模型训练过程中自动选择重要特征的方法。相比前向逐步选择或随机抽样等独立的特征选择步骤，嵌入式特征选择能直接在模型构建中融入特征选择逻辑。其中，**L1 正则化（Lasso）**是一种典型的嵌入式特征选择方法。 什么是 L1 阅读全文

摘要： 1. lambda_l1（L1正则化） 含义：L1 正则化系数，它会对每个叶子节点的分数进行稀疏化处理，目的是减少模型中的不必要特征，减少过拟合。 默认值：0（即不进行 L1 正则化） 如何调整： 增大 lambda_l1：可以增加稀疏性，帮助模型在数据特征过多时减少不必要的特征。增大 lambda 阅读全文

摘要： 1. num_leaves 含义：num_leaves 控制每棵树可以生成的叶子节点数，代表模型的复杂性。更高的叶子节点数意味着模型可以捕捉更细致的特征关系，但也更容易过拟合。 默认值：通常设置在 31 或 64。 如何调整： 增大 num_leaves：增大叶子数能够提升模型的拟合能力，但容易过拟 阅读全文

摘要： # 清空环境变量 rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\machine learning\\LSTM") library(magrittr) # 提供 %>% 管道操作符 library(keras) # 提供 Keras 阅读全文

摘要： rm(list = ls()) library(ggplot2) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Pei\\Trans_Kegg") data1 <- read.table("1.txt", header = TRUE, sep = "\t") d 阅读全文

摘要： rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\machine learning\\分组散点图") data("mpg") library(ggplot2) data <- read.table("data.txt", sep = 阅读全文

摘要： 此代码的功能是遍历当前目录下的所有TSV文件，将每个文件的第一列内容提取出来，并将其写入一个TXT文件中。每个TSV文件的内容占一行，文件名作为该行的第一列，第一列内容依次排开。 rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\pr 阅读全文