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我正在寻找一个使用Tensorflow预测数据的示例。我已经尝试过一些代码，但我还是Tensorflow和Python的初学者。例如，我通过训练和测试旧的股票价格来预测股票价格。现在我想整合的不仅仅是旧的股票价格，比如交易量，来预测未来的股票价格。我如何实现这一点？
浏览 24提问于2020-12-28得票数 0
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当我在单个自变量(连续)上对因变量(连续)进行建模时，预测器以一种积极的方式影响因变量。但是，当我在多个自变量上对同一因变量建模时，在具有几个独立variables.What的最终模型中，单独建模时正向影响的自变量会产生负面影响，这可能是原因?任何视图都将非常有帮助。
浏览 2提问于2017-03-05得票数 0
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用回归数据模型预测价格
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建立了基于多个自变量预测房价的回归数据模型。我得到了回归方程和系数。在拆分数据集之前，我使用了StandardScaler()来缩放变量。现在我想用我的回归模型来预测房价，当给出自变量的新值时，我能直接用自变量的值来计算价格吗？或者在包含自变量的值之前，我应该通过StandardScaler()方法传递这些值吗？
浏览 1提问于2020-02-24得票数 0
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用多个预测因子绘制log_odds与自变量之间的线性关系是一种合适的方法吗？
我认为当其他自变量保持不变时，应该假设因变量与自变量之间存在线性关系。但是，由于数据中的其他自变量也是变化的，这样的散点图是否适合于线性度的检验？
浏览 0提问于2022-10-08得票数 1
使用caret::train()，我创建了一个增强回归树(方法= gbm)，并获得了我的预测变量的相对影响输出。我现在想知道顶级预测因子的影响方向，所以已经完成了这些变量的部分依赖图，但我不确定如何解释y轴。我想让y轴简单地表示我的响应变量，它是二项式(存在/不存在)，这样我就可以推断离水很近或很远的距离是否影响存在。
浏览 3提问于2017-10-06得票数 0
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我倾向于像这样使用fb先知来预测时间序列的单变量：from fbprophet import Prophetplt.show()
我认为现在还可以使用多个自变量进行预测。是谁干的？如果是，请提供一些代码
浏览 1提问于2018-08-31得票数 2
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假设我有这样的数据集。= 1:3, x4 = 1:3, x5 = 1:3, 如何通过交换因变量和自变量来执行回归例如，我们可以创建像这样的模型оror以此类推，我还可以结合predcitors.For示例
mymod=lm
浏览 1提问于2021-02-16得票数 0
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预测连续变量时的过采样
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假设我是在预测房屋的销售价格(连续的)，因此有多个自变量(数值和分类)。当分类自变量不平衡时，平衡数据集是常见的做法吗？比率不高于1:100。还是仅在因变量不平衡时才平衡数据？
谢谢
浏览 0提问于2022-01-20得票数 0
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我有一个有5个自变量和1个因变量的数据集。我想知道我能不能对它应用多项式回归模型。如果是，那么请指导我，当我没有任何关于R中多个自变量之间关系的先验信息时，如何将多项式回归模型应用于R中的多个自变量。ind1 ind2 ind3 ind4 ind5 dep
浏览 17提问于2017-07-10得票数 0
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Spark中的多输出分类
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我们可以在Pyspark中预测多个目标变量吗，就像我们在sklearn中执行MultiOutputClassifier一样？我有一个包含多个目标变量的数据集0 Pbl1 Low“问题和复杂性”，我必须预测特定问题的“技能”，而我的目标变量是“Skill1，Skill2，Skill3，Skill4”。在sklearn中，
浏览 0提问于2019-02-15得票数 1
有没有通过RESTful应用程序接口部署Tensorflow模型的示例代码？我看到了命令行程序和移动应用程序的示例。有没有这样的框架，或者人们只是加载模型并通过web框架(如Flask)公开预测方法，以获取输入(例如通过JSON)并返回响应？我所说的框架是指对大量预测请求进行扩展。当然，由于模型是不可变的，我们可以启动预测服务器的多个实例，并将其置于负载均衡器(如
浏览 0提问于2015-12-02得票数 23
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模型混合--我指的是从具有相同因变量和相同或相似自变量候选的模型中创建多个预测集，而不是模型堆叠--这是创建机器学习模型集合的流行方法。例如：虽然这种方法在各种用例中都很有用，但一个很好的例子是Kaggle竞赛。在这些比赛中：未标记预测(测试)数据
每天允许提交的特定数量，通常为5份，根据指定的</
浏览 0提问于2016-03-17得票数 3
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我从训练数据集中得到了R中的回归系数。我现在想使用这些并将它们应用于另一个数据集以预测值，但是一些X/自变量具有N/A或缺少值，这导致预测值也为N/A。我可以使用什么命令来使predict()命令仍然预测该行的值，即使缺少一些因变量信息？
浏览 11提问于2017-08-29得票数 0
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我在下面尝试使用glm时出错了，无法修复它？我该如何解决这个问题？data<-read_excel("Take Home Dataset.xls")#Zorlamadan dolayı ortaya çıkan NAs - we must omitt NAs
L12M_omitted<-na.omit(L12M_LOAN_ACCEPT_2
浏览 3提问于2020-04-05得票数 2
我在python上使用xgboost算法预测了一个模型，并将预测值与实际预测值绘制在散点图上(见下图)。正如您所看到的，有几个异常值(我在它们周围画了一个圆圈)极大地破坏了模型，我想要摆脱它们。在python中，有没有一种方法可以用多个自变量来识别数据帧中的精确值，这些变量会生成这些异常值？ ?
浏览 21提问于2021-03-26得票数 0
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使用R构建预测模型
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我想用R来建立预测模型。我使用R studio作为IDE。我使用心脏病作为数据集，并创建了数据模型。我的预测值是分类变量。allowedIn Ops.factor(r, 2) : ‘^’ not meaningful for factors 对于这个模型，我想使用多个自变量，预测值是因子变量，将返回0或1。
浏览 44提问于2021-04-15得票数 0
我试图在tensorflow服务中提供tensorflow对象检测应用编程接口模型，但我被3个不同的SignatureDefs搞糊涂了。有什么不同，什么时候选择一个而不是另一个？
浏览 8提问于2017-07-26得票数 2
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我的设置是，如果给定一组数据标签，其中一些标签可以有多个标签(每个示例的最大标签数由n表示)：0,0,1,0,1,11,1,1,0,0,0
当我预测时，我想知道前n个logit的索引是什么，所以如果预测索引包含所有1的标签索引，这是一个正确的预测。如何在tensorflow中实现这一点？
浏览 9提问于2017-08-18得票数 0
我有一个具有2个数据集(train.csv和test.csv)的二进制分类任务。训练数据包含自变量(x1，x2，x3)和目标变量(y)，而测试只包含自变量。我想对这两个数据进行预测(逻辑回归)。唯一的问题是我的测试数据没有目标变量。我不确定如何处理这项任务，因为我的数据已经被拆分，并且它们具有不同的行数。如果我缺少目标变量，我如何在测试集上进行预测？示例数据如下:您可以使用任何模块
浏览 27提问于2021-08-15得票数 1
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