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使用List-Columns和Purrr拟合多个模型时出错

可能是由于以下原因导致的:

  1. 数据格式不正确:确保输入数据的格式正确,包括数据类型、缺失值处理等。可以使用函数如str()summary()来检查数据的结构和摘要统计信息。
  2. 包依赖问题:确保所需的包已经正确安装并加载。可以使用library()函数来加载包,或者使用install.packages()函数来安装缺失的包。
  3. 函数参数错误:检查使用List-Columns和Purrr拟合多个模型时传递的参数是否正确。确保参数的名称和取值符合函数的要求。
  4. 数据处理错误:在使用List-Columns和Purrr拟合多个模型之前,可能需要对数据进行一些预处理,如数据清洗、特征工程等。确保在拟合模型之前对数据进行了正确的处理。
  5. 模型选择错误:确保选择的模型适用于数据集和问题。不同的数据集和问题可能需要不同类型的模型。可以参考相关领域的文献或者咨询领域专家来选择适当的模型。

如果以上方法无法解决问题,可以尝试以下步骤:

  1. 搜索错误信息:将错误信息复制到搜索引擎中,查找相关的解决方案和讨论。通常,其他人可能已经遇到并解决了类似的问题。
  2. 查阅文档和教程:查阅相关软件包的文档和教程,了解函数的使用方法和示例。文档和教程通常提供了详细的说明和示例,可以帮助解决常见问题。
  3. 提问社区:如果以上方法仍然无法解决问题,可以在相关的社区或论坛上提问。在提问时,尽量提供详细的错误信息、代码和数据,以便其他人更好地理解和帮助解决问题。

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非线性回归nls探索分析河流阶段性流量数据评级曲线、流量预测可视化

通常,使用日降雨量数据将回归模型拟合到测量的流量数据: 其中 Qi是第 i 天的预测排放量,β 是第 j 个变量的系数,x 是第 i 天的预测变量值。假设误差项 ϵi 正态分布在均值零附近。...然而,称为广义加性模型的线性回归的扩展允许将这些非线性项相对容易地拟合到数据中。对于广义加性模型,因变量取决于应用于每个预测变量的平滑函数的总和。...此外,广义加性模型可以拟合具有非正态分布的误差分布的因变量。然而,与线性或多元线性回归相比,广义加性模型由于缺乏单一模型系数而更难以解释。...该方法利用 Levenberg-Marquardt 算法多个起始值来寻找全局最小 SSE 值。 单独的评级曲线用于使用测量的河流高度估计河流流量。...nls_multstart 将使用多个 ##起始参数模型选择查找 ##全局最小值 stlower stupper ##适合nls rc<- nls(jorm, suors

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小数据集同样重要!掌握处理它的7种方法

本文将简要介绍在使用小数据集可能会出现的问题。随后再讨论哪些技术可以最有效地克服这些问题。 ? 权衡偏差与方差 简而言之,权衡偏差方差就是寻找一个完美的模型来解释数据。...过度拟合/不充分拟合/良好平衡 拥有低偏差高方差的模型对数据拟合过度,而高偏差低方差的模型则对数据拟合不足。...而且,在小数据集上训练的模型更可能会显示出不存在的模式,这会导致测试集的高方差及高错误。这是过度拟合的常见症状。因此,使用小数据集,要尤为注意避免过度拟合。 那怎么才能做到这一点呢? ?...4.组合多个模型。 当把多个模型的结果组合起来时,可能得到更准确的预测。例如,与来自每个个体模型的预测相比,来自所有个体模型的预测的加权平均值计算出的最终预测,其方差显著降低,也更加具有概括性。...当更好地了解到模型对其预测有多“自信”,就更少可能会根据模型的结果得出错误的结论。 6.扩展数据集。 当数据非常有限或数据集严重不平衡,搜索扩展数据集的方法。可以使用这两种: • 使用合成样本。

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与训练相关的问题 如何使用这份指引 出错的原因千千万,但其中某些因素是更容易发现修改的,所以作者给出了一个短短的列表,列出出错他最先用来自检的一些方法: 1....从一个小数据集(2~20个样本)开始,让模型能够过拟合它,逐步增加数据,观察结果; 6. 逐步修改,比如重新引入正则化和数据增广,使用自定义的损失函数,使用更复杂的模型......检查是否预训练模型一致 Check the preprocessing of your pretrained model 如果你使用了预训练模型,那就要确保使用时要和预训练模型训练的设置相同,比如预训练模型训练...作者表示自己写的损失函数出错从而导致模型表现不佳是很常见的。 19....减少正则化 Reduce regularization 过多的正则化会让模型拟合。减少一些正则化手段,比如 dropout,batch norm 还有权重偏置的 L2 正则化项等等。

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