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Predict() - 也许我不理解它
I 今天早些时候发布 https stackoverflow com questions 9026383 error in predict关于我使用时遇到的错误predict功能 我能够纠正这个问题 并认为我走在正确的道路上 我有许多观察结
r
LM
Predict
如何在几年前拟合的逻辑回归中使用 R 中的预测函数?
我有一个问题正在尝试解决 但没有成功 寻找了两天多 却没有得到任何线索 很抱歉 如果答案就在那里 但我没有找到 假设您有一个来自几年前估计的旧模型的逻辑方程回归 二元模型 因此 您知道参数 k k 1 2 p 因为它们是过去估计的 但您没有
r
Predict
LogisticRegression
由于环境设置错误,使用 Keras 进行预测失败
我无法让 Keras 预测任何事情 即使在这个简约的模型中也不行 from keras models import Sequential from keras layers import Dense import numpy as np i
python
tensorflow
Keras
TypeError
Predict
使用predict()函数时出错
我应该将输出转换为ar ols成为某种类型predict可以接受吗 y rnorm 100 0 1 z rnorm 100 0 1 yz cbind y z gt output ar ols yz aic F order max 2 dem
r
Predict
张量流将预测作为 b64 输出顶部结果
我有一个 Keras 模型 我将其转换为张量流服务模型 我可以成功地将预训练的 keras 模型转换为采用 b64 输入 预处理该输入并将其提供给我的模型 我的问题是我不知道如何获取我得到的预测数据 这是巨大的 并且只导出最高结果 我正在进
python
tensorflow
Prediction
Predict
tensorflowserving
预测多个单独组的线性回归
我想预测单个数据框中多个组的线性回归的值 我发现以下博客文章几乎可以满足我需要的一切 https www r bloggers com 2016 09 running a model on separate groups https www
r
dplyr
linearregression
Predict
2d 游戏:通过预测射弹和单位的交叉点向移动目标开火
好吧 这一切都发生在一个美好而简单的 2D 世界中 假设我有一个位于 Apos 位置的静态物体 A 一个位于 Bpos 且速度为 bVelocity 的线性移动物体 B 以及一个速度为 Avelocity 的弹药 考虑到 B 的线速度和 A
2d
Intersection
Predict
在自定义 keras 损失中使用 keras 模型
我有一个名为的常规 keras 模型e我想比较两者的输出y pred and y true在我的自定义损失函数中 from keras import backend as K def custom loss y true y pred re
tensorflow
Keras
Predict
lossfunction
glmer - 使用二项式数据进行预测(cbind 计数数据)
我正在尝试预测在我的二项式数据上运行的 glmer 模型随时间的变化 x 轴中的天数 的值 Total Alive 和 Total Dead 是计数数据 这是我的模型 以及下面相应的步骤 full model dredge lt glmer
r
GLM
Predict
lme4
如何预测 merMod 对象(lme4)的术语?
对于简单的glm对象 我可以使用predict fit type terms 检索包含每个项的拟合值的矩阵 相当于什么lmer resp glmer适配型号 据我所知 predict merMod功能不支持type terms 相当于什么l
r
Predict
lme4
使用输入 fn 在 Tensorflow 估计器中进行预测
我使用来自的教程代码https github com tensorflow tensorflow blob r1 3 tensorflow examples learn wide n deep tutorial py https githu
tensorflow
Classification
Predict
如何处理R预测函数中的错误?
我有一个数据框 df 我正在构建一个机器学习模型 C5 0 决策树 来预测列的类别 loan approved 结构 非真实数据 id occupation income loan approved 1 business 4214214 y
r
trycatch
Predict
使用混合效应模型 (lme4) 和模型平均 (MuMIn) 的二项式数据绘制逻辑回归结果
我正在尝试显示逻辑回归的结果 我的模型使用 lme4 包中的 glmer 进行拟合 然后我使用 MuMIn 进行模型平均 我的模型的简化版本使用mtcars数据集 glmer vs wt am 1 carb database family
r
plot
Predict
lme4
mumin
在我的混合模型上使用 lme4 预测函数时遇到问题
我在尝试在混合模型上使用 lme4 预测函数时遇到了一些困难 在进行预测时 我希望能够将一些解释变量设置为指定水平 但对其他变量进行平均 以下是一些虚构的数据 它们是我的原始数据集的简化版 无意义版本 a lt data frame TLR
r
Predict
lme4
从 Keras model.evaluate 和 model.predict 获得不同的结果
我已经使用 word2vec 训练了一个模型来预测主题类别 并使用 keras 训练了一个 lstm 模型 并且在训练过程中获得了大约 98 的准确率 我保存了模型 然后将其加载到另一个文件中以尝试测试集 我使用model evaluate
python
machinelearning
Keras
deeplearning
Predict
使用R中的randomForest包,如何从分类模型中获取概率?
TL DR 有什么我可以在原件中标记的吗 randomForest 调用以避免重新运行 predict 函数来获取预测的分类概率 而不仅仅是可能的类别 Details 我正在使用随机森林 http cran r project org we
r
machinelearning
RandomForest
Predict
使用 dplyr 和 rollapply 在数据框中滚动预测
我的第一个问题在这里 我的目标是 给定一个带有预测变量的数据框 每列一个预测变量 行观察值 使用 lm 拟合回归 然后使用滚动窗口使用最后一个观察值来预测值 数据框如下所示 gt DfPredictor 1 40 Y X1 X2 X3 X4
r
dplyr
LM
Predict
rollapply
使用step_naomit进行预测并使用tidymodels保留ID
在使用随机森林模型进行预测以合并回原始数据帧时 我尝试在行上保留 ID 我在配方中使用了step naomit 它在烘焙训练数据时删除了缺少数据的行 同时也删除了测试数据上缺少数据的记录 不幸的是 我没有 ID 来轻松知道哪些记录被删除 因
r
RandomForest
Predict
recipe
tidymodels
如何消除使用 randomForest 运行预测的“外部函数调用中的 NA/NaN/Inf (arg 7)”
我对此进行了广泛的研究 但没有找到解决方案 我已经清理了我的数据集 如下所示 library raster impute mean lt function x replace x is na x is nan x is infinite x
r
RuntimeError
RandomForest
Predict
如何解决我的线性模型上的“秩不足拟合可能会产生误导性错误”?
当我使用我的模型进行一些预测时遇到问题 R 显示此消息Warning message prediction from a rank deficient fit may be misleading 我该如何解决 我认为我的模型是正确的 但预测
r
model
Predict
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