检查这段代码training_dataset_path$VER<- factor(training_dataset_path$VER, levels=c("0","1"), labels=c("Negative ","Positive")) training_dataset_path$CA.199<- factor(training_dataset_path$CA.199, levels=c("0","1"), labels=c("<25U/mL ","≥25U/mL")) training_dataset_path$Tumor.size<-factor(training_dataset_path$Tumor.size, levels=c("0","1"), labels=c("<5cm","≥5cm")) training_dataset_path$Microvascular.invasion<-factor(training_dataset_path$Microvascular.invasion, levels=c("0","1"), labels=c("Negative","Positive")) training_dataset_path$Perineural.invasion<-factor(training_dataset_path$Perineural.invasion, levels=c("0","1"), labels=c("Negative","Positive")) training_dataset_path$Macrovascular.invasion<-factor(training_dataset_path$Macrovascular.invasion, levels=c("0","1"), labels=c("Negative","Positive")) training_dataset_path$status<-factor(training_dataset_path$status)
时间: 2023-06-10 07:07:45 浏览: 141
这段代码是用来对数据集中的一些变量进行因子化(转换为分类变量),并且给每个值赋予一个标签。具体来说,代码中的每一行都对应着数据集中的一个变量,例如:
- 第一行对应着名为 "VER" 的变量,使用 "0" 和 "1" 作为值的标签,并将其转换为 "Negative" 和 "Positive"。
- 第二行对应着名为 "CA.199" 的变量,使用 "0" 和 "1" 作为值的标签,并将其转换为 "<25U/mL" 和 "≥25U/mL"。
- 其余行的操作类似,分别对应着不同的变量。
最后一行将数据集中的 "status" 变量转换为因子,但没有指定标签,因此默认使用变量的原始值作为标签。该步骤通常是为了将分类变量转换为 R 语言中的因子,以便进行后续的数据分析和建模。
阅读全文