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将预测与 svyglm 结合使用
我发现了一些奇怪的行为predict和svyglm对象从survey包裹 如果你的新数据在predict具有一个级别的因子 字符会输出错误 Error in contrasts lt tmp value contr funs 1 isOF
r
linearregression
Survey
Spark ml 和 PMML 导出
我知道可以将模型导出为PMML with Spark MLlib 但是关于Spark ML 是否可以转换LinearRegressionModel from org apache spark ml regression to a Linea
Java
apachespark
linearregression
pmml
如何在 Python 中进行 F 检验来比较嵌套线性模型?
我想比较两个嵌套线性模型 将它们称为 m01 和 m02 其中 m01 是简化模型 m02 是完整模型 我想做一个简单的 F 检验 看看完整模型是否比简化模型增加了显着的效用 这在 R 中非常简单 例如 mtcars lt read csv
python
scikitlearn
linearregression
StatsModels
如何计算响应矩阵每一列的最小但快速的线性回归?
我想计算普通最小二乘 OLS R 中的估计不使用 lm 这有几个原因 首先 考虑到数据大小在我的情况下是一个问题 lm 还计算了很多我不需要的东西 例如拟合值 其次 我希望能够在使用另一种语言 例如使用 GSL 的 C 语言 之前先在 R
Algorithm
r
Optimization
linearregression
leastsquares
使用“statsmodels”指定将哪个类别视为基础
了解当我将模型中的类别变量传递给statsmodels fit将为类别自动生成虚拟变量 例如 如果我有一个变量 Location 其值为 IndianOcean Thailand China 和 Mars 我将在我的模型中获得以下形式的变量
python
linearregression
StatsModels
categoricaldata
Julia 中的并行梯度计算
不久前我被说服放弃我舒适的 matlab 编程并开始使用 Julia 编程 我已经在神经网络方面工作了很长时间 我认为现在有了 Julia 我可以通过并行计算梯度来更快地完成工作 不需要一次性对整个数据集计算梯度 相反 我们可以拆分计算 例
parallelprocessing
gradient
Julia
linearregression
最佳拟合散点图线
我正在尝试在 matlab 中用最适合的线绘制散点图 我可以使用 scatter x1 x2 或 scatterplot x1 x2 获得散点图 但基本拟合选项被遮蔽并且 lsline 返回错误 未找到允许的线型 什么也没做 任何帮助都会很
MATLAB
linearregression
scatterplot
面板数据中汇总回归模型的模型预测
我正在尝试生成一个预测模型 在该模型中 我每年都会进行多次汇总回归 基于前几年 从而允许系数随时间变化 这在提供的示例数据中可能没有意义 但在我的示例中实际上是这样做的 这是我到目前为止的想法 我将代码调整为 plm 包中的可重现示例 数据
r
linearregression
Prediction
datamanipulation
paneldata
用于变量名称的 R 循环来运行线性回归模型
首先 我对此很陌生 所以我的方法 想法可能是错误的 我已使用 R 和 R studio 将 xlsx 数据集导入到数据框中 我希望能够循环遍历列名以获取所有具有精确 的变量10 以便运行简单的线性回归 所以这是我的代码 indx lt gr
r
loops
linearregression
Modeling
rcs 在 lm() 模型中生成错误的预测
我正在尝试重现这篇博文 http www portfolioprobe com 2011 03 28 the devil of overfitting 关于过度拟合 我想探索样条曲线与测试多项式的比较 我的问题 使用 rcs 受限三次样条
r
linearregression
有没有办法循环遍历 r 中的线性模型的列名称(而不是数字)?
我有一个包含 40 个数据列 40 种不同的营养素 的数据表 还有用于绘图数字和因子的附加列 我想自动循环每个列名称并为每个列生成一个线性模型和摘要 数据列从第 10 列开始 for i in 10 ncol df for loop ove
r
loops
forloop
linearregression
ANOVA
Spark 的 StreamingLinearRegressionWithSGD 是如何工作的?
我正在研究StreamingLinearRegressionWithSGD https spark apache org docs 1 6 3 api java org apache spark mllib regression Strea
apachespark
linearregression
apachesparkmllib
python中的加权非负最小二乘线性回归[关闭]
Closed 这个问题正在寻求书籍 工具 软件库等的推荐 不满足堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 我知道有一个加权 OLS 求解器 http statsmodels sourceforge net d
python
scipy
linearregression
StatsModels
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
仅使用移动窗口中的先前值的线性回归
我有一个巨大的数据集 想要在 60 个窗口上执行滚动线性回归 但是 我希望线性回归只考虑 60 个先前的值 我的 Dataframe DF 包含以下列 Date Company Y X1 X2 01 01 2015 Mill 0 13 1
r
linearregression
在 SciKit 线性回归上出现“ValueError:形状未对齐”
一般来说 SciKit 和 Python 的线性代数 机器学习相当新 所以我似乎无法解决以下问题 我有一个训练集和一个测试数据集 其中包含连续值和离散 分类值 CSV 文件被加载到 Pandas DataFrame 中并匹配形状 分别为 1
python
pandas
machinelearning
scikitlearn
linearregression
获取“lm()”返回的“mlm”对象回归系数的置信区间
我正在运行具有 2 个结果变量和 5 个预测变量的多元回归 我想获得所有回归系数的置信区间 通常我使用该功能lm但它似乎不适用于多元回归模型 对象mlm 这是一个可重现的示例 library car mod lt lm cbind inco
r
Regression
linearregression
LM
MLM
计算 DFFITS 作为回归中杠杆率和影响力的诊断
我正在尝试手动计算 DFFITS 获得的值应该等于通过以下方式获得的第一个值dffits功能 不过我自己的计算肯定有问题 attach cars x1 lt lm speed dist data cars all observations
r
Regression
linearregression
LM
使用scikit-learn(sklearn),如何处理线性回归的缺失数据?
我尝试了这个 但无法让它适用于我的数据 使用 Scikit Learn 对时间序列 pandas 数据框进行线性回归 https stackoverflow com questions 29748717 use scikit learn t
python
pandas
machinelearning
scikitlearn
linearregression
`ValueError: 太多值无法用 `scipy.stats.linregress` 解包(预期为 4)`
我知道这个错误消息 ValueError too many values to unpack expected 4 当设置的变量数量多于函数返回的值时 就会出现 scipy stats linregress根据 scipy 文档返回 5 个
python
scipy
linearregression
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