机器学习在R

机器学习在R 生成公式<代码>~，数据，

表示什么

比如说

fit <- svm(factor(outcome)~., data= train, probability= T)
pre <- predict(fit, test, decision.value= T, probability= T)

fit圆点的意思是“其他一切”。也就是说，假设您的数据集包含变量x、y和z，那么
y~。
将被转换为
y~x+z
点表示“其他一切”。一、 e.假设您是数据集，有变量x、y和z，那么
y~。
将被转换为
y~x+z
帮助页面（
？公式
）可以为
解释提供一些启示：

有两种特殊的解释。在公式中。通常的
是在模型拟合函数和
表示“公式中没有其他内容的所有列”：请参阅terms.formula。
仅在update.formula的上下文中，它的意思是“以前是什么？”
在公式的这一部分中”

但是，请注意，
重塑
和
重塑2
软件包使用的
不同：

？演员阵容

有两个特殊变量：“…”表示所有其他变量
公式中未使用变量，“.”表示无变量

帮助页面（
？公式
）可以帮助您了解
解释：

有两种特殊的解释。在公式中。通常的
是在模型拟合函数和
表示“公式中没有其他内容的所有列”：请参阅terms.formula。
仅在update.formula的上下文中，它的意思是“以前是什么？”
在公式的这一部分中”

但是，请注意，
重塑
和
重塑2
软件包使用的
不同：

？演员阵容

有两个特殊变量：“…”表示所有其他变量
公式中未使用变量，“.”表示无变量

它表示数据集中存在的“所有其他变量”。
它表示数据集中存在的“所有其他变量”。
。表示“所有其他变量”。请查看
公式
上的帮助页面。表示“所有其他变量”。请查看
formula