Описание тега linear-regression
NoneFor issues related to linear regression modelling approach
0
ответов
Применение регрессионной модели ко всем возможным комбинациям предикторов
Я и мои друзья боремся с одной задачей R, и было бы здорово, если бы вы могли нам помочь! Мы должны смоделировать набор данных с одной зависимой и 20 независимыми переменными, которые обычно iid. Каждая переменная должна иметь 100 наблюдений, и мы д…
06 июл '18 в 22:51
1
ответ
Как создать две разные линии регрессии на основе фактора для каждого аспекта? R, ggplot2
Я пытаюсь создать две разные линии на основе упражнения = 0 или упражнения = 1 для каждого аспекта (по полу). Первый код без facet_wrap, и две строки в зависимости от пола отличаются. Второй код с facet_wrap, и две строки кажутся одной и той же стро…
20 апр '17 в 06:05
3
ответа
Матрицы точности не работают на линейной регрессии
Пожалуйста, помогите здесь: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt X = [[1.1],[1.3],[1.5],[2],[2.2],[2.9],[3],[3.2],[3.2],[3.7],[3.9],[4],[4],[4.1],[4.5],[4.9],[5.1],[5.3],[5.9],[6],[6.8],[7.1],[7.9],[8.2],[8.7],[9],[…
30 май '18 в 05:15
0
ответов
Искры мл Ява многомерная линейная регрессия
Можно ли реализовать многомерную линейную регрессию в Java с помощью SPARK ML?Есть ли простой способ или метод в java spark ml для этого? Примечание. Под многовариантным я подразумеваю более одного выхода (значение Y). Например, рассмотрим модель ре…
09 авг '18 в 08:09
1
ответ
Python sklearn.linear_model: LinearRegression() ValueError произошел, когда.predict()
Моя тренировочная матрица X имеет форму (5182, 19231), а у - список из 1 и 0 с длиной 5182. Моя тестовая матрица имеет форму (496, 5477). Я сохранил их в отдельных файлах рассола. Вот мой код: def read(pklFile1): f=open(pklFile1, 'rb') Y = cPickle.l…
25 май '16 в 19:33
0
ответов
Возвращают параметры наилучшей оценки перекрестной проверки для линейной регрессии в scikit learn
Это код перекрестной проверки для модели линейной регрессии. Как вы можете видеть, лучший результат равен 0,7, но как я могу получить параметры (коэффициенты) модели с лучшим результатом? from sklearn.model_selection import cross_val_score clf = lin…
30 дек '16 в 08:07
1
ответ
Ищите различия между прочим. линии линейной регрессии в R
Я пытаюсь выяснить, как я могу сравнить линейные регрессии (линии), чтобы проверить, есть ли какие-либо существенные различия в наклоне этих регрессий. Я много гуглил, но не смог разобраться. Буду признателен за любую помощь в этом. Вот минимальный …
17 окт '15 в 23:16
1
ответ
Алгоритм пакетного градиентного спуска не сходится
Я пытаюсь реализовать алгоритм пакетного грандиозного спуска для домашней работы по машинному обучению. У меня есть тренировочный набор, значение х которого составляет около 10^3 и значение у около 10^6, Я пытаюсь найти ценность [theta0, theta1] что…
13 мар '16 в 09:24
0
ответов
Преобразовать ненормальные циклические данные
У меня есть набор данных временных рядов, показывающих время события для двух разных групп. Давайте назовем их сайтом 1 и сайтом 2. Мой анализ показывает, что одна группа является круговой нормой около 24 часов (распределение фон Мизеса); однако, др…
17 мар '17 в 15:28
1
ответ
P-значение прогнозируемых данных в пошаговой линейной регрессии Matlab
Я использую Matlab's stepwiselm чтобы найти соответствие моим тренировочным данным. Модель результата имеет "общее значение p" f-статистики, которую показывает Matlab. Теперь я хочу использовать эту модель в тестовом наборе данных и рассчитать ее зн…
09 янв '18 в 02:04
1
ответ
Точность линейной регрессионной модели всегда равна 1,0 в тензорном потоке
Проблема: Я строю модель, которая будет прогнозировать стоимость жилья. Итак, сначала я решил построить модель линейной регрессии в Tensorflow. Но когда я начинаю тренироваться, я вижу, что моя точность всегда 1 Я новичок в машинном обучении. Пожалу…
30 сен '17 в 06:41
2
ответа
Ошибка типа: ожидаемый 1D вектор для x
Я получаю ошибку: Ошибка типа: ожидаемый 1D вектор для x Что касается этой линии: коэффициенты = np.polyfit (x1, y1, 1) coefficients = np.polyfit(x1, y1, 1) polynomial = np.poly1d(coefficients) ys = polynomial(x1) x1 и y1 являются; x = frame_query("…
16 окт '15 в 18:46
1
ответ
Matlab Robustfit - коэффициенты неопределенности слишком велики
У меня есть следующие векторы: x = [0.0069 0.0052 0.0034 0.0024 0.0001 -0.0013 -0.0003 ... -0.0026 -0.0040 -0.0031 -0.0034 -0.0017 -0.0013 -0.0017 ... -0.0010 -0.0019 -0.0015 -0.0018 -0.0031 -0.0020 -0.0008 ... 0.0007 0.0031 0.0036 0.0060] y = [0.00…
22 дек '15 в 00:14
1
ответ
Какой лучший пакет для эконометрики в Java?
Мне было интересно, есть ли инструментарий Java, который имеет дело с эконометрикой. Мне известны Jet ( http://jet.codehaus.org/) и другие регрессионные пакеты (например, http://www.ee.ucl.ac.uk/~mflanaga/java/Regression.html или математический паке…
22 ноя '11 в 02:06
0
ответов
Использование незначительных результатов регрессии в последующих вычислениях
Для моей работы я должен был сделать регрессию разницы в разнице для оценки выгод от изменений в определенном процессе. Результаты регрессии, перехвата, специфичных для растений манекенов, тенденции и переменной обработки в некоторых случаях незначи…
15 сен '17 в 09:04
1
ответ
Легенда на графике не отображается, также по оси Y не отображаются все метки
Я действительно новичок в программировании. Я хочу построить некоторые данные, и все работает, кроме моей легенды, с некоторыми данными о линейной регрессии, которую я сделал. Также кажется, что ось y не отформатирована должным образом, потому что п…
08 июл '18 в 10:41
1
ответ
Поменяйте местами переменные x и y в функции lm() в R
Пытаясь получить итоговый вывод линейной модели, созданной с помощью функции lm() в R, но независимо от того, каким образом я ее настроил, я получаю желаемое значение y в качестве ввода x. Мой желаемый вывод - это сводка модели, в которой Winnings -…
05 ноя '17 в 15:54
1
ответ
Линейная регрессия на Apache Spark
У нас есть ситуация, когда мы должны запустить линейную регрессию для миллионов небольших наборов данных и сохранить веса и перехват для каждого из этих наборов данных. Для этого я написал приведенный ниже скалярный код, в котором я подал каждый из …
11 ноя '14 в 18:10
1
ответ
Соедините два фактора для ANOVA в R
У меня есть данные подсчета колоний от двух разных состояний (рак и нормальное состояние), которых лечили комбинацией двух препаратов: A (3 уровня) и B (2 уровня). Для колоний у меня разные типы + итого, но я в порядке, глядя на разные типы в другом…
31 июл '18 в 20:07
1
ответ
Основанная на медиане линейная регрессия в Python
Я хотел бы выполнить одномерную линейную регрессию путем минимизации средней абсолютной ошибки. Первоначально предполагая, что это должен быть достаточно стандартный вариант использования, быстрый поиск неожиданно выявил, что все функции регрессии и…
28 дек '17 в 19:25