将变量相对于自身进行回归应该会给出1的斜率。
我有一个dataframe,在其中,我想将几个列(包括一个固定列'i')对固定列'i‘进行倒退。每一次回归的斜率系数是地块所需要的。但是,在总结中,“我”对自己的退步并没有给出任何斜线。
a <- rnorm(100, 22,4) # some data
b <- rnorm(100, 30,7) # only to create a dataframe
df <- data.frame(cbind(a,b))
head(df)
summary(lm(data = df, a~a)) # r
我正在尝试使用PySpark将一个分数应用于星火PySpark。让我们假设我在Spark之外构建了一个简单的回归模型,并希望将模型中创建的系数值映射到DataFrame中的各个列,以创建一个新列,即每个不同源列的和乘以各个系数。我知道Spark中有许多用于建模的实用程序,但我想了解如何实现这种“蛮力”方法。我还知道DataFrames/RDD是不可变的,因此必须创建一个新的DataFrame。
以下是一些供参考的伪代码:
#load example data
df = sqlContext.createDataFrame(data)
df.show(5)
dfmappd.select("
我使用LassoCV()模型进行特征选择。它给了我这个问题,而不是选择任何功能太。"C:\Users\xyz\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_selection\base.py:80: UserWarning:没有选择任何特性:要么数据太吵,要么选择测试太严格。UserWarning)"“
代码如下所示。
数据在中
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.featur
我希望使用pd.DataFrame列的子集进行进一步分析。
在这种情况下,第一个数据被称为‘数据’,深拷贝称为'dual_data‘。
dual_data = data[[column for column in data.columns if 'AbCd' in column]].copy(deep=True)
然而,之后我发现:
data.columns.levels[1] == dual_data.columns.levels[1]
提供:数组( True,True,dtype=bool)
情况不应该是这样的,因为我刚刚从数据pd.DataFrame中删除了4级1