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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
R 在 Lime 上解释 - 存储在“object”和“newdata”中的特征名称不同
您好 我正在研究在 LIME 模型上使用 R 解释 当我运行这部分时一切都很好 Library library tm library SnowballC library caTools library RWeka library caret
r
Predict
ggplot2 中稳健的标准错误
我想用 ggplot2 绘制一个模型 我估计了一个稳健的方差 协方差矩阵 我想在估计置信区间时使用它 我可以告诉 ggplot2 使用我的 VCOV 或者 我可以以某种方式强制 Predict lm 使用我的 VCOV 矩阵吗 一个虚拟示例
r
ggplot2
Predict
standarderror
警告消息“newdata”有 1 行,但在 R 中找到的变量有 16 行
我应该使用预测函数来预测何时fjbjor是 5 5 我总是收到此警告消息 我尝试了很多方法 但它总是出现 所以有人能看到我在这里做错了什么吗 这是我的代码 fit lm lt lm fjbjor amagn data bjor summar
r
Regression
linearregression
LM
Predict
使用 lm() 和 Predict() 进行滚动回归和预测
我需要申请lm 到我的数据框的扩大子集dat 同时对下一次观察进行预测 例如 我正在做 fit model predict dat 1 3 dat 4 dat 1 4 dat 5 dat 1 dat nrow dat 我知道我应该为特定子集
r
Regression
linearregression
LM
Predict
使用 R 中的 glmmTMB 预测人口级别的栅格堆栈
我正在尝试使用适合的 GLMM 来预测 R 中的栅格堆栈glmmTMB包 在人口水平 即将随机效应设置为 0 我遵循了 Ben Bolker 的解决方案这个线程适用于适合的模型lme4 但即使函数参数re form 0似乎适用于predic
r
Raster
Predict
mixedmodels
glmmtmb
使用保存的模型对象进行预测
我正在尝试使用之前保存的模型来使用 R 中的预测函数 使用以下代码创建并保存模型 lrModel1 lt glm response data modelData family binomial model TRUE save lrModel
r
Predict
在两个列表内的 data.frame 之间应用 Predict()
这里有一些示例数据 df 1 read table text Year count var1 1951 12 380 1952 13 388 1953 11 400 1954 14 411 1955 14 422 1956 14 437 1
r
list
DataFrame
Predict
mgcv:如何在predict.gam中使用“排除”参数?
我有一个结构如下的模型 我想提取预测值 同时忽略随机效应 如指定 predict gam and here 我正在使用exclude争论 但我收到错误 我的错误在哪里 dt lt data frame n1 runif 500 min 0
r
Regression
Predict
gam
mgcv
使用 ggplot() 和 bsts() 包通过 MCMC 进行贝叶斯时间序列分析生成 BSTS 平均绝对百分比误差 (MAPE) 图
Problem 我有一个名为 FID 的数据框 见下文 其中包含 年 和 月 两列以及 Sighting Frequency 鸟类计数 数据框包含3 years之间的观察值2015 2017 表示我有 36 个月的数据 我已经运行了使用 M
r
ggplot2
TimeSeries
Bayesian
Predict
Coxph 预测与系数不匹配
下午好 我可以发布可重现的代码 如果每个人都同意有些问题 我当然会发布 但现在我认为我的问题非常简单 有人会为我指出正确的道路 我正在处理这样的数据集 created as free user t c
r
Predict
survivalanalysis
coxregression
cox
Python 脚本中出现错误“需要 2D 数组,却得到 1D 数组:”?
我正在跟进本教程进行机器学习预测 import numpy as np import matplotlib pyplot as plt from matplotlib import style style use ggplot from s
python
python3x
machinelearning
Predict
gcloud ml-engine 对大文件返回错误
我有一个训练有素的模型 它接受较大的输入 我通常将其作为形状 1 473 473 3 的 numpy 数组来执行 当我将其放入 JSON 时 我最终得到了大约 9 2MB 的文件 即使我将其转换为 JSON 文件的 Base64 编码 输入
python
json
NumPy
Predict
googlecloudml
计算预测值时发出警告
使用数据框 x Date Val 1 1 2012 7 2 1 2012 9 3 1 2012 20 4 1 2012 24 5 1 2012 50 a lt seq as Date tail x 1 Date by month lengt
r
LM
Predict
如何解决predict.lm()错误:变量“affinity”适合类型“nmatrix.1”,但提供了类型“numeric”
我有一个简单的线性模型 mylm lm formula prodRate affinity mydf 其中 mydf 是一个数据框 如下所示 prodRate affinity 1 2643 5744 0 005164040 2 2347
r
Predict
scikit-learn工具包中分类模型predict_proba、predict、decision_function用法详解
在使用sklearn训练完分类模型后 下一步就是要验证一下模型的预测结果 对于分类模型 sklearn中通常提供了predict proba predict decision function三种方法来展示模型对于输入样本的评判结果 说明一
机器学习
Python编程
深度学习
决策函数
Predict
基于bert模型的文本分类研究:“Predict the Happiness”挑战
1 前言 在2018年10月 xff0c Google发布了新的语言表示模型BERT Bidirectional Encoder Representations from Transformers 根据他们的论文所言 xff0c 在文本分类
Bert
Predict
The
Happiness
模型的文本分类研究
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