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从拟合的 lm 或 glm [R] 获取每个因子水平(以及交互作用)的数据数量
我在 R 中有一个逻辑回归模型 其中所有预测变量都是分类变量而不是连续变量 除了响应变量 它显然也是分类 二元变量 打电话时summary model name 有没有办法在每个因子水平中包含一个表示观测值数量的列 我在 R 中有一个逻辑回
r
Regression
linearregression
LM
GLM
使用 broom 和 tidyverse 对不同的因变量进行回归
我正在寻找一个 Tidyverse 扫帚解决方案来解决这个难题 假设我有不同的 DV and a specificIVS 集 我想执行一个考虑每个 DV 和这组特定 IV 的回归 我知道我可以使用类似 for i in 或 apply fa
r
loops
Regression
tidyverse
broom
在基本 Tensorflow 2.0 中运行简单回归
我正在学习 Tensorflow 2 0 我认为在 Tensorflow 中实现最基本的简单线性回归是一个好主意 不幸的是 我遇到了几个问题 我想知道这里是否有人可以提供帮助 考虑以下设置 import tensorflow as tf 2
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tensorflow
machinelearning
deeplearning
Regression
Tensorflow 中使用 Adam Optimizer 时损失突然增加
I am using a CNN for a regression task I use Tensorflow and the optimizer is Adam The network seems to converge perfectl
tensorflow
neuralnetwork
Regression
convneuralnetwork
使用 tidymodel 运行多个回归模型
我最近一直在使用 tidymodels 来运行模型并选择最能满足某些目标函数的参数 例如 对 mtcars 数据使用假设回归 使用此问题底部答案中的回归示例作为示例 https stackoverflow com questions 241
r
Regression
tidymodels
如何使用 scipy.odr 估计拟合优度?
我使用 scipy odr 将数据与权重拟合 但我不知道如何获得拟合优度或 R 平方的度量 有人对如何使用函数存储的输出来获取此度量有建议吗 The res var的属性Output http docs scipy org doc scip
scipy
Regression
orthogonal
在 R 中使用 apply() 时出现未使用参数错误
当我尝试对日期列使用 apply 条件以返回一组系数时 收到错误消息 我有一个数据集 为简单起见 此处进行了修改 但可重现 ADataset lt data table Epoch c 2007 11 15 2007 11 16 2007
r
Regression
如何在SAS中对逻辑回归进行似然比检验?
我想使用 SAS 在逻辑回归中执行标准似然比检验 我将拥有一个完整的逻辑模型 其中包含所有变量 名为 A 和一个嵌套逻辑模型 B 通过从 A 中删除一个变量而派生 如果我想测试该退出变量是否显着 我将对模型 A 和 B 执行似然比测试 是否
sas
Regression
如何将神经网络的输出限制在特定范围内?
我正在使用 Keras 进行回归任务 并希望将输出限制在一个范围内 例如 1 到 10 之间 有没有办法保证这一点 像这样编写自定义激活函数 a simple custom activation from keras import back
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neuralnetwork
Keras
Regression
回归时如何设置系数值;右
我正在寻找一种指定预测变量值的方法 当我使用当前数据运行 glm 时 其中一个变量的系数接近 1 我想将其设置为 0 8 我知道这会给我一个较低的 R 2 值 但我先验地知道模型的预测能力会更大 glm 的权重组件看起来很有希望 但我还没有
r
Regression
GLM
优化 R 中的嵌套 for 循环
我尝试加速下面的代码 但没有成功 我读到Rfast https cran r project org web packages Rfast Rfast pdf包 但我也未能实现该包 有没有办法优化R中的以下代码 RI lt function
r
Regression
生成因子变量水平的预测值
我正在使用连续结果变量对多个因子变量进行回归lm 例如 fit lt lm dv factor hour factor weekday factor month factor year count data df 我想生成预测值 yhat
r
Regression
R(或替代方案?)中的高(或非常高)阶多项式回归
我想对 R 中的一组数据进行 非常 高阶回归拟合 但是poly 函数的阶数极限为 25 对于此应用程序 我需要的订单范围为 100 到 120 model lt lm noisy y poly q 50 Error in poly q 50
r
Regression
linearregression
LM
Polynomials
R:使用“lm”拟合线性模型时的对比错误
我发现了在 R 中定义线性模型时对比错误 https stackoverflow com questions 18171246 error in contrasts when defining a linear model in r并遵循了
r
Regression
linearregression
LM
Scikit-learn 具有使用“特征”的自定义评分函数
我正在尝试使用一种名为 SERA 平方误差相关区域 的新指标作为本文中提到的不平衡回归的自定义评分函数 https link springer com article 10 1007 s10994 020 05900 9 https lin
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scikitlearn
Regression
Gridsearch
在 Pandas 中计算滚动回归并存储斜率
我有一些时间序列数据 我想计算 Pandas 中最后 n 天的分组滚动回归 并将该回归的斜率存储在新列中 我搜索了较旧的问题 它们要么没有得到解答 要么使用了 Pandas OLS 我听说它已被弃用 我想我可能可以使用df rolling
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pandas
Regression
如何在 Tensorflow 中计算 R^2
我正在尝试在 Tensorflow 中进行回归 我不确定我计算 R 2 是否正确 因为 Tensorflow 给出的答案与sklearn metrics r2 score有人可以看看我下面的代码 让我知道我是否正确地实现了图中的方程 谢谢
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Regression
计算 scikit-learn 逻辑回归模型的残差偏差
有没有办法计算残差scikit learn 逻辑回归模型 http scikit learn org stable modules generated sklearn linear model LogisticRegression html
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Regression
LogisticRegression
如何使用pytorch构建多任务DNN,例如超过100个任务?
下面是使用 pytorch 为两个回归任务构建 DNN 的示例代码 这forward函数返回两个输出 x1 x2 用于大量回归 分类任务的网络怎么样 例如 100 或 1000 个输出 对所有输出 例如 x1 x2 x100 进行硬编码绝对
deeplearning
Regression
Classification
Pytorch
使用Gnuplot时,如何在行标题中打印行的方程?
我使用 Gnuplot 绘制数据以及线性回归线 目前 该行的 标题 其方程由 Gnuplot 计算 只是 f x 但是 我希望标题是回归线的方程 例如 y mx c 我可以通过从绘图信息输出中读取 m 和 c 来手动执行此操作 然后使用新标
Regression
gnuplot
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