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使用 numpy 进行多元多项式回归
我有很多样品 y i a i b i c i where y假定作为多项式变化a b c达到一定程度 例如 对于给定的一组数据和 2 度 我可能会生成模型 y a 2 2ab 3cb c 2 5ac 这可以使用最小二乘法来完成 并且是 nu
python
NumPy
statistics
Regression
使用 pandas 数据框进行线性回归
我在 pandas 中有一个数据框 我用它来生成散点图 并且想要包含该图的回归线 现在我正在尝试用 polyfit 来做到这一点 这是我的代码 import pandas as pd import matplotlib import mat
python
NumPy
matplotlib
pandas
Regression
使用 R 进行时间序列预测
我有以下 R 代码 library forecast value lt c 1 2 1 7 1 6 1 2 1 6 1 3 1 5 1 9 5 4 4 2 5 5 6 5 6 6 2 6 8 7 1 7 1 5 8 0 5 2 4 6 3
r
TimeSeries
Regression
linearregression
forecasting
为什么神经网络倾向于输出“平均值”?
我正在使用 keras 为回归任务构建一个简单的神经网络 但输出总是趋向于真实 y 数据的 平均值 看第一张图 蓝色是真实值 红色是预测值 非常接近真实值的常数平均值 此外 即使我设置了学习周期 100 模型也很早就停止学习 任何人都知道在
Regression
Keras
eli5:具有两个标签的 show_weights()
我想eli5 http eli5 readthedocs io en latest autodocs eli5 html eli5 show prediction为了了解术语对某些类别的预测的贡献 您可以运行这个脚本 import nump
scikitlearn
NLP
Regression
plot.lm():提取诊断 Q-Q 图中标记的数字
对于下面的简单示例 您可以看到在随后的图中标识了某些点 如何提取这些图中识别的行号 尤其是正态 Q Q 图 set seed 2016 maya lt data frame rnorm 100 names maya 1 lt a maya
r
plot
Regression
linearregression
LM
绘制线性回归后预测的条件密度
这是我的数据框 data lt structure list Y c NA 1 793 0 642 1 189 0 823 1 715 1 623 0 964 0 395 3 736 0 47 2 366 0 634 0 701 1 692
r
plot
Regression
linearregression
LM
拟合具有多个 LHS 的线性模型
我是 R 新手 我想用以下脚本来改进 apply函数 我读过apply 但我无法使用它 我想用lm多个自变量 数据框中的列 的函数 我用了 for i in 1 3 assign paste0 lm names data i lm form
r
Regression
linearregression
LM
MLM
自动运行脚本以运行线性回归 R
我希望在下面的数据帧上运行线性回归 test lt data frame abc c 2 4 3 2 8 9 9 8 10 0 3 2 5 4 city1 0 c 5 3 2 6 3 5 4 7 8 4 4 5 5 city1 1 c 2
r
Regression
Modeling
Keras - 如何使用 KerasRegressor 执行预测?
我是机器学习新手 我正在尝试处理 Keras 来执行回归任务 我已经实现了这段代码 基于this http machinelearningmastery com regression tutorial keras deep learning
machinelearning
scikitlearn
neuralnetwork
Regression
Keras
在散点图中显示置信限和预测限
我有两个身高和体重数据数组 import numpy as np matplotlib pyplot as plt heights np array 50 52 53 54 58 60 62 64 66 67 68 70 72 74 76
NumPy
matplotlib
scipy
Regression
Seaborn
为什么 Statsmodels OLS 不支持读取包含多个单词的列?
我一直在尝试使用 Seaborn 的 lmplot 和 Statsmodels ols 函数来绘制简单的线性回归图及其相关的 p 值 r 平方等 我注意到 当我指定要用于 lmplot 的列时 我可以指定一个列 即使它有多个单词 impor
python
plot
Regression
StatsModels
具有分类变量的 statsmodels 中的聚类标准误差 (Python)
我想在使用分类变量和聚类标准误差的 statsmodels 中运行回归 我有一个数据集 其中包含机构 治疗 年份和入学情况 治疗是一个虚拟变量 机构是一个字符串 其他都是数字 我已确保删除所有空值 df dropna reg model s
python
Regression
StatsModels
patsy
使用效果包自定义绘图
我尝试从效果包中自定义多线图 无论如何 是否可以将下面示例中的图例放置在绘图区域内而不是图表上方 或者 有谁知道如何使用 ggplot2 绘制由effects包计算的多线回归的结果 我很感激任何帮助 Andy Example library
r
ggplot2
Regression
如何正确使用 scikit-learn 的高斯过程进行 2D 输入、1D 输出回归?
在发帖之前我做了很多搜索并发现这个问题 https stackoverflow com questions 21320964 how to make a 2d gaussian process using gpml matlab for r
python
Regression
Gaussian
Java 中的 Arima/Arma 时间序列模型 [关闭]
Closed 这个问题不符合堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 我正在寻找 java 中的 Arima 时间序列模型 有没有实现 Arima Arma 模型的 Java 库 谷歌搜索应该有帮助 我从谷歌
Java
statistics
TimeSeries
Regression
在 R 中将 LASSO 与分类变量结合使用
我有一个包含 1000 个观察值和 76 个变量的数据集 其中大约 20 个是分类变量 我想对整个数据集使用 LASSO 我知道通过 lars 或 glmnet 在 LASSO 中使用因子变量并不能真正起作用 但是变量太多 并且它们可以采用
r
Regression
glmnet
lassoregression
lars
回归模型如何处理因子变量?
假设我有一个带有因子和响应变量的数据 我的问题 线性回归和混合效应模型如何处理因子变量 如果我对因子变量的每个级别都有一个单独的模型 m3 and m4 这与模型有何不同m1 and m2 哪一种是最好的模型 方法 作为一个例子 我使用Or
r
Regression
LM
mixedmodels
nlme
如何在R中使用公式排除主效应但保留交互作用
我不想要主效应 因为它与更精细的因子固定效应共线 所以拥有这些效果很烦人NA 在这个例子中 lm y x z 我想要的互动x 数字 和z 因素 但不是主效应z 介绍 R 文档 formula says 运算符表示因子交叉 a b 解释为 a
r
Regression
linearregression
LM
categoricaldata
在 R 中绘制多元回归的“回归线”
我用几个连续预测变量进行了多元回归 其中一些结果很重要 我想创建一个 DV 的散点图或类似散点图one预测变量 包括 回归线 我怎样才能做到这一点 我的情节看起来像这样 D my data plot D probCategorySame D
r
plot
Regression
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