使用R-INLA运行混合效果模型时出现错误消息
R-INLA是一个用于贝叶斯统计建模的R语言包，它提供了一种高效的方法来运行混合效果模型。当使用R-INLA运行混合效果模型时，可能会出现错误消息。以下是一些常见的错误消息及其可能的解决方法：
- "Error: The model could not be fitted"（错误：无法拟合模型）
- 可能原因：数据集中存在缺失值或异常值，或者模型设置不正确。
- 解决方法：检查数据集中的缺失值或异常值，并进行必要的数据清洗。确保模型设置正确，包括正确指定固定效应和随机效应。
- "Error: Singular precision matrix detected"（错误：检测到奇异的精度矩阵）
- 可能原因：数据集中存在共线性或过拟合问题。
- 解决方法：检查数据集中的共线性问题，可以使用变量选择方法或者增加更多的样本来解决。如果存在过拟合问题，可以尝试减少模型中的复杂度，例如减少随机效应的数量或使用正则化方法。
- "Error: The model is not converging"（错误：模型不收敛）
- 可能原因：模型设置不正确，或者数据集中存在极端值或异常值。
- 解决方法：检查模型设置是否正确，包括正确指定先验分布和超参数。检查数据集中是否存在极端值或异常值，并进行必要的数据清洗。
- "Error: Out of memory"（错误：内存不足）
- 可能原因：数据集过大，超出了计算机的内存容量。
- 解决方法：可以尝试使用更大的内存容量的计算机，或者使用分布式计算框架来处理大规模数据集。另外，可以考虑减少数据集的维度或使用降维方法来减少内存使用量。
- "Error: The model formula is not valid"（错误：模型公式无效）
- 可能原因：模型公式中存在语法错误或不支持的操作。
- 解决方法：检查模型公式是否正确，确保使用正确的语法和操作符。可以参考R-INLA的文档或示例来了解正确的模型公式的写法。
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如何校正多元线性回归模型的异方差
r、model、linear-regression
我正在拟合一个具有6个预测值的多元线性回归模型(3个连续预测值和3个分类预测值)。残差vs.拟合图表明存在异方差，bptest()也证实了这一点。
我还计算了我的训练数据和测试数据的sqrt，如下所示：
sqrt(mean(sales_train_lm_pred-sales_train$SALES)^2)
3533.665
sqrt(mean(sales_test_lm_pred-sales_test$SALES)^2)
3556.036
我尝试拟合glm()模型，但仍然没有纠正异方差。
glm.test3<-glm(SALES~.,weights=1/sales_fitte
浏览 41提问于2019-11-11得票数 0
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机器学习的最佳模型
machine-learning、classification、scikit-learn、tensorflow、regression
我是一个机器学习领域的初学者，我有一些小小的疑问，但我没有找到任何合适的答案。如何选择预测未知数据的最佳模型。我学到了两种方法，我不知道哪一种是正确的。
通过将数据分割成训练和测试数据来说明、训练您的模型，然后对模型进行拟合以预测测试输出和错误，对数据进行洗牌，并将误差平均在大约100个或更多个周期内。这将给我们一个平均错误(rmse测试)超过100个周期(python随机状态)。现在要预测未知的数据(验证模型)，我应该考虑哪个模型来进行预测。
1-使rmse更接近于平均rmse的模型:选择一个报告误差的模型，该模型报告的误差大约等于超过100个周期的平均误差，用于预测未知数据，并称之为预测模
浏览 0提问于2018-04-14得票数 1
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我如何正确地使用MinMaxScaler + NMF来预测数据？
scikit-learn、pipeline、nmf
这是一个很小的滑雪片段：
logistic = linear_model.LogisticRegression()
pipe = Pipeline(steps=[
('scaler_2', MinMaxScaler()),
('pca', decomposition.NMF(6)),
('logistic', logistic),
])
from sklearn.cross_validation import train_test_split
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest
浏览 6提问于2016-08-28得票数 3
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通过使用多个数据集进行拟合来改进对单个数据集的模型预测
python、machine-learning、scikit-learn、classification、modeling
有一个我正在做的项目，但遇到了一个问题。从本质上讲，这些点分散在x/y图上。我有一个测试点，在那里我得到分类的目标数据(y) (数字从1到6)。我有很多点，我有一些深度索引的数据，以及一些特征。这些点的问题是我每个点(可能100点)得不到太多的数据。
我使用最接近测试点的点来拟合模型，然后尝试将其推广到其他相距较远的点。这并没有给我带来很好的结果。
我知道没有太多的数据可以拟合，所以我试图通过在测试点附近添加一组'k‘点来改进模型。
这些点都共享相同的列，所以我尝试垂直添加，但是我的索引与预测变量y不匹配。
我尝试在最后使用后缀表示特定点id来连接它们，但是当我尝试使用组合特征再次使用
浏览 0提问于2020-10-23得票数 1
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多级线性模型中的变量分组
r、multi-level、multilevel-analysis
我正在努力学习R中的层次模型，我已经为自己生成了一些样本数据。在编写多级回归问题的正确语法方面，我遇到了问题。
我为一所商学院的工资编制了一些数据。我把薪水和教职员工的工作年限和出版物的总数量成线性关系。教师在不同的系，我使基薪(截距)为每个系不同，也使每年上升(坡度)为每个系不同。这样，我就可以将工资的截距(基薪)和斜率( w.r.t在年数方面的经验)取决于嵌套级别(部门)，而斜率W.r.t--另一个解释变量(发布)--不依赖于嵌套级别。在R中建立模型的正确语法是什么？
这是我的数据
Data <-data.frame(Sl_No = c(1:40),
+
浏览 0提问于2019-08-15得票数 1
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对于机器学习模型，是否有可能具有低测试误差和高训练误差？
machine-learning、variance
当我们有较大的测试误差和较大的训练误差时，我们称其为偏差问题。当我们有较低的训练误差和较高的测试误差时，我们称之为方差问题。当训练误差和测试误差都足够低，可以接受时，我们称之为良好拟合或最佳拟合模型。
但是有没有可能有比测试错误更多的训练错误？如果是，那我们该怎么说呢？此外，测试和训练集是随机选择的，因此不需要进行任何预先设置！
Training Test Model
error error
low low GOOD FIT
low high HIGH VARIANCE
high high HIGH B
浏览 17提问于2019-08-14得票数 0
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如何使多元回归更好地表现为离群点？(但不减少它们的影响)
machine-learning、regression、statistics、outlier、smote
我有一个小的数据集(大约60个样本)，我需要它来很好地预测高目标值。只有几个高值，而我尝试过的所有模型对于这些高值都表现不佳。
因此，我想知道有什么技术可以使算法在不能被视为异常值的高值情况下表现得更好。你看，这几个高值使得MSE非常大，因为模型往往低估这些高值，预测它们要小2倍或更多。
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注意，我不想减少离群点的影响。相反，这些
浏览 0提问于2018-10-05得票数 0
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利用外部数据验证生存模型
cross-validation、survival-analysis、cox-regression
我有两个数据集(培训和验证)，用于构建和验证Cox模型。
利用训练数据集，采用逐步选择法拟合cox模型。
模型中的重要变量是唯一包含在验证模型中的变量。，这是正确的方法吗？
在验证模型时，我意识到在验证模型中变量并不显着，cox模型的假设也不成立(我检查了验证数据的假设)。我是否应该忽略变量无关紧要的事实，继续用验证数据中的模型假设来修正问题？
第三，在培训和验证数据中，我对三组进行了可变的“治疗”。训练分标准组、新药组和合剂组，验证数据组为标准组、新药组和X组(训练数据与混合治疗组不同)。在这两个模型中都包含这个变量是正确的，还是应该消除不匹配的组:训练数据和验证数据中的混合，还是应该这样处
浏览 3提问于2016-06-27得票数 1
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我正在尝试使用bam (mgcv库)来拟合一个加性混合模型。我的数据集有10^6的纵向研究在300个健康中心的2.10^5儿童生长的观察。我在找每个中心的斜坡。模型是
bam(haz ~ s(month, bs = "cc", k = 12)+ sex+ s(age)+ center+ year+ year*center+s(child, bs="re"), data)
每当我试图拟合模型时，都会出现以下错误消息：
Error: cannot allocate vector of size 99.6 Gb
In addition: Warning message
浏览 2提问于2017-12-27得票数 3
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有没有一种方法可以快速决定哪些变量用于模型拟合和选择？
machine-learning、model、regression
我为一个项目加载了一个包含156个变量的数据集。我们的目标是找出一个模型来预测测试数据集。我对从哪里开始感到困惑。通常我会从基本的线性回归模型开始，但是有156列/变量，应该如何从模型构建开始？谢谢!
浏览 0提问于2019-12-30得票数 1
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验证损失达到最小，然后增加
python、tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning
? 可以看出，在60年代左右，我的验证损失开始增加，而我的验证精度保持不变。它似乎在那个时候开始过拟合，但是如果它只是简单地记住我的训练数据，那么训练损失不会继续减少到几乎为零吗？我的模型似乎也很小，无法过度拟合(我正在尝试对FFT数据进行分类)。我是不是明目张胆地做错了什么？ 这是我的模型： model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters = 32, kernel_size = 3, activation = 'relu', input_shape = (size, 1)))
model.add(Dropout(dropo
浏览 16提问于2020-12-31得票数 0
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不同寻常的学习曲线结果
python、machine-learning、scikit-learn
我是机器学习的新手，如果有任何帮助我将不胜感激。我正在研究一个具有小数据集(110个样本)的监督二进制分类问题，在这个问题中，我选择了一些模型进行尝试，并使用交叉验证的网格搜索执行超参数调整。然后，我使用以下代码为每个模型生成了学习曲线：
from yellowbrick.model_selection import LearningCurve
final_models = [("KNN", knn_final),
("SVMRBF", svm_final),
("RandomFore
浏览 0提问于2021-04-23得票数 1
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用R实现随机林的误差
r、random-forest
我仍然是ML算法的初学者。我试图在dataset上应用随机森林，但我在试图拟合模型时遇到了一个错误。下面是错误
rf <- randomForest(winequality.red$quality ~ ., data=train)
Model.frame.default中的错误(公式= winequality.red$quality ~ .，data = train，：变量长度不同(在“fixed.acidity”中找到)
如果需要，我可以发送数据集和代码。提前谢谢你的提示。最佳穆罕默德
浏览 2提问于2020-09-06得票数 0
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在我训练机器学习模型时，标准化/规范化是减少离群值影响的好方法吗？
machine-learning、machine-learning-model、normalization、outlier
最近，我阅读了一些论文，其中作者指出，他们已经对变量进行标准化/规范化，以减少数据训练的机器学习模型中的异常值的影响。
说得通吗？为什么？
我认为，在标准化之后，异常值与其他值之间的差异仍然存在于数据中。
浏览 0提问于2021-09-29得票数 1
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随机森林回归器或决策树能处理丢失的值和异常值吗？
machine-learning、python、random-forest、data-science-model、missing-data
我有以下假设的RF和决策树一般，请纠正我，如果假设是不正确的。
它会处理丢失的值。
它处理异常值
它处理数据中的偏斜，因此不需要转换。
不需要功能缩放。
不需要特征选择。
如果我的观察是不正确的，请更正，因为您可以看到数据集中存在一个nan值错误。还有怎么纠正呢？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
导入数据集
share3.info()
share2.isnull().sum()
XRD = share2.drop(['Close'], axis = 1)
YRD =
浏览 0提问于2020-04-22得票数 2
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当每次对不同数据集多次调用时，每次调用一次，所有数据集调用一次时，keras模型有何不同？
python、tensorflow、keras、time-series、recurrent-neural-network
我正在处理时间序列数据集，其中我有两个不同的案例。一种是我的序列大小相同，另一种是序列长度不同。当我有相同的长度序列，我可以合并所有的数据集，然后拟合模型一次。
但是对于不同的长度序列，我想知道keras model.fit的行为会有多大的不同？
如果模型一个接一个地用顺序的size=length和来拟合不同长度的序列，如果模型一次拟合所有的序列合并在一起，具有固定的批处理大小的。
根据给定的情况，什么是正确的或更好的行动方针？
浏览 4提问于2021-08-12得票数 0
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在nlme中指定多个独立的随机效应
r、lme4、mixed-models、nlme
我正在分析一些鲸鱼旅游数据，并试图在nlme软件包中构建线性混合效应模型，看看我的任何解释变量是否会影响鲸鱼和游客之间的相遇时间。(我也愿意在lme4中运行这个模型。)
我的变量是：
mins：相遇时间(响应变量)
Id：个体鲸鱼身份(随机效应)
Vessel：船舶识别(随机效应)
Sex：动物的性别
Length：动物的长度
Year
Month (嵌套在Year中)。
所以我的随机变量是Id和Vessel，还有Year和Month作为嵌套随机效应。
我想出了以下几点：
form1 <- formula(Min ~ length + Sex+ Enc
浏览 2提问于2016-04-04得票数 2
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加速R中的lmer函数
r、performance、lme4、mixed-models
在使用R包改善线性混合效应模型的模型拟合时间时，我想分享我的一些想法。
数据集大小：数据集大约由400.000行和32列组成。不幸的是，无法分享关于数据性质的任何信息。
假设和检查：假定响应变量来自正态分布。在模型拟合之前，利用相关表和R.
为了帮助收敛，对连续变量进行了缩放。
模型结构：模型方程包含31个固定效应(含截距)和30个随机效应(不含截距)。随机效应是随机对一个特定的因素变量，有2700水平。由于随机效应之间存在独立性，所以协方差结构是方差分量。
模型方程示例：
lmer(Response ~ 1 + Var1 + Var2 + ... + Var30 + (Var1-1| Gro
浏览 14提问于2015-08-24得票数 19
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我使用包pscl进行了零膨胀的泊松回归，并在这个中遇到了同样的错误。
但是，由于我知道z表示的过剩零点有一个单独的过程，那么只运行泊松作为一个解决方案是否仍然有意义(泊松结果很好)？是否有其他方法来解决ZIP的这个问题？我也尝试过零膨胀负二项回归，但它得到了同样的误差。谢谢。
Call:
zeroinfl(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9 | z, data = df)
Pearson residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.4846
浏览 2提问于2017-01-17得票数 2
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在训练和测试数据中保持相同的虚拟变量
python、dataframe、scikit-learn、prediction、dummy-variable
我正在用两个独立的训练和测试集在python中建立一个预测模型。培训数据包含数字类型的分类变量，例如邮政编码，91521,23151,12355，.，以及字符串分类变量，例如，城市“芝加哥”，“纽约”，“洛杉矶”，.
为了训练数据，我首先使用“pd.get_dummies”来获取这些变量的虚拟变量，然后用转换后的训练数据对模型进行拟合。
我对我的测试数据进行同样的转换，并使用经过训练的模型来预测结果。但是，我得到了错误
ValueError: Number of features of the model must match the input. Model n_features is 1
浏览 13提问于2016-12-26得票数 47
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