首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在使用` betaRegression ()`时从嵌套模型中获取预测值

在使用betaRegression()时,从嵌套模型中获取预测值是指从嵌套模型中提取出的预测结果。betaRegression()是一种用于拟合Beta回归模型的函数,它可以用于处理响应变量在0到1之间的数据,例如比例数据或概率数据。

嵌套模型是一种将一个模型嵌套在另一个模型中的方法。在Beta回归中,通常使用嵌套模型来处理数据的非线性关系或复杂结构。嵌套模型可以包含多个层次,每个层次都可以有不同的解释变量。

要从嵌套模型中获取预测值,可以使用模型的预测函数。该函数将根据输入的解释变量值生成对应的预测值。具体的预测方法取决于所使用的具体嵌套模型和算法。

在腾讯云中,可以使用腾讯云机器学习平台(Tencent Machine Learning Platform,TMLP)来进行嵌套模型的训练和预测。TMLP提供了丰富的机器学习算法和工具,可以方便地构建和部署嵌套模型。您可以使用TMLP的API或SDK来调用betaRegression()函数,并从嵌套模型中获取预测值。

腾讯云机器学习平台产品介绍链接地址:腾讯云机器学习平台

请注意,以上答案仅供参考,具体的实现方法和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

这篇文章告诉你,如何用阅读理解来做NER!

引言 命名实体识别:大段文字识别一小段span、实体的类别 根据实体是否嵌套,分为嵌套命名实体识别nested NER(如下图)、普通命名实体识别flat NER ?...相关工作 2.1 NER(Named Entity Recognition) 2003年开始,传统的序列标注模型使用CRF作为主干,如LSTM-CRF、CNN-CRF、BiLSTM-CRF,最近的模型就是之前的模型上加了...我们的目标是X获取实体,且实体类别为y∈Y 。y的可能取值有 PER、LOC等等 本文训练需要的是一些已标注实体的数据集,形式为三元组: ? 其中长度为m的问题 记作 ?...如上图所示,不采用零次学习,两个模型的性能差别不大。...零次学习的情况下,BERT-tagger只达到F131.87;而BERT-MRC新的数据集上却能达到F172.34 5.4 训练集大小 由于问句编码了大量的先验知识,我们期望所提出的框架在较少训练的情况下工作得更好

2.1K50

cnocr:用来做中文OCR的Python3包,装上就能用!

图片预测速度是多核CPU机器上做的测试, 绝对依赖机器资源,意义不大;但不同模型之间的相对是可以参考的。...虽然上表给出的多个模型测试集上的准确率都是 98.6%,但从实际使用经验看,综合中英文的识别效果,conv-lite-fc是效果最好的,其次是 densenet-lite-lstm 和 conv-lite-lstm...使用方法 首次使用cnocr,系统会自动 cnocr-models 下载zip格式的模型压缩文件,并存于 ~/.cnocr目录。...项目地址、模型下载地址 获取: 关注微信公众号 datayx 然后回复 OCR 即可获取。 ? 放置好zip文件后,后面的事代码就会自动执行了。...图片预测 类CnOcr是OCR的主类,包含了三个函数针对不同场景进行文字识别。类CnOcr的初始化函数如下: 其中的几个参数含义如下: model_name: 模型名称,即上面表格第一列

2.5K10

cnocr:用来做中文OCR的Python3包,装上就能用!

图片预测速度是多核CPU机器上做的测试, 绝对依赖机器资源,意义不大;但不同模型之间的相对是可以参考的。...虽然上表给出的多个模型测试集上的准确率都是 98.6%,但从实际使用经验看,综合中英文的识别效果,conv-lite-fc是效果最好的,其次是 densenet-lite-lstm 和 conv-lite-lstm...使用方法 首次使用cnocr,系统会自动 cnocr-models 下载zip格式的模型压缩文件,并存于 ~/.cnocr目录。...项目地址、模型下载地址 获取: 关注微信公众号 datayx 然后回复 OCR 即可获取。 ? 放置好zip文件后,后面的事代码就会自动执行了。...图片预测 类CnOcr是OCR的主类,包含了三个函数针对不同场景进行文字识别。类CnOcr的初始化函数如下: 其中的几个参数含义如下: model_name: 模型名称,即上面表格第一列

3.3K30

如何在交叉验证中使用SHAP?

简而言之,SHAP通过计算每个特征的边际贡献来工作,方法是许多有和没有该特征的模型查看(每个观察的)预测,根据每个这些减少特征集模型的权重计算这种贡献,然后总结所有这些实例的加权贡献。...本文将向您展示如何获取多次重复交叉验证的SHAP,并结合嵌套交叉验证方案。对于我们的模型数据集,我们将使用波士顿住房数据集,并选择功能强大但不可解释的随机森林算法。 2. SHAP实践 2.1....SHAP的基本实现 无论何时,当使用各种循环构建代码,通常最好最内部的循环开始向外工作。试图外部开始构建代码,按运行顺序构建代码,容易混淆且在出现问题更难进行故障排除。...然后,我们只需循环外添加一个空列表来跟踪每个样本的 SHAP ,然后循环结束将其添加到列表。我使用 #-#-# 来表示这些新添加的内容。...实际上,我们在上面的过程已经准备了大部分的代码,只需要进行一些小的调整。让我们看看它的表现。 嵌套交叉验证的主要考虑因素,特别是我们使用许多重复,是需要花费很多时间才能运行。

11810

帕绍大学基于ELO评级预测

我们发现回归模型对大多数队伍的拟合程度较好。下表给出了排名前5的队伍的p: 偏差分析 首先,我们计算每个球队公式(2.1)回归的空模型偏差和残余偏差。...在这一章节我们提出了一个二维回归模型模型使用下面的回归方法: 1.对于每支参赛队伍T,我们估计参数 这些参数会依赖于对手队伍O的Elo实力Elo_O,为此,我们使用下面的泊松回归模型: 也就是说,队伍...可以看出,尽管对角膨胀的ACI降低了,我们也不认为膨胀模型改善了预测结果。...独立回归模型嵌套回归模型的结果如下表所示: 独立回归模型结果 嵌套回归模型结果 2010年世界杯结果上进行模型验证 独立回归模型嵌套回归模型的结果如下: 独立回归模型结果 嵌套回归模型结果 2018...年世界杯模型 所有模型预测结果都表示,考虑球队特点和以下事实的基础上,德国队会赢得冠军:如果德国队和巴西队都赢得了他们的小组赛,他们只会在决赛相遇。

56530

用小样本数据集进行机器学习建模的一些建议

每个患者都包含了许多电子病历的特征,但由于参加临床试验的患者数量有限,弄清楚哪些预测因素与对治疗真正相关就变得颇具挑战。大样本的研究,我们可以留出足够多的患者来测试模型的结果。...当我们增加数据图 b 可以看出可以拟合这些数据的模型逐渐减少。随着我们进一步增加数据点,我们最终会成功获得数据的真实分布。这个例子可以使我们很直观地了解数据量是如何帮助模型揭示数据的真实关系。...β(i) 为真实系数,ϵ 为模型未解释的误差。单变量情况下,基于观测预测系数如下: ? 上述公式给出了斜率和截距的预测点,但这些估总是存在一些不确定性,这些不确定性可由方差方程量化: ?...后面的实验我们随机分类 1 中选取一个点作为试验数据(用红色星星表示),同时假设 k=3 并用多数投票方式来预测试验数据的分类。...调整模型超参数,我们的建议是可以使用更复杂的交叉验证方法,比如嵌套交叉验证 (nested cross validation) 。

12.2K35

R语言分布滞后线性和非线性模型(DLM和DLNM)建模|附代码数据

第二个示例,我使用以5年为间隔的暴露量分布图来嵌套数据框的暴露量历史矩阵。这些数据被扩展为滞后3–40的暴露历史矩阵,滞后单位等于一年。...点击标题查阅往期内容 R语言里的非线性模型:多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 01 02 03 04 更为复杂的DLNM  第二个示例,我使用嵌套的数据集来评估长期暴露于职业病中如何影响癌症发生的风险...例如,我们可以使用嵌套病例对照分析来计算,假设受试者暴露于暴露10年达5年,然后未暴露于5年,再暴露于13年达10年的总体累计OR。从此暴露量配置,我们可以计算出暴露时间结束的暴露历史,并预测。...可以使用相同的方法来获取特定暴露量分布随时间的动态预测。这个思想是基于假定的暴露-滞后-反应关联,在给定随时间变化的暴露历史的情况下,及时地动态预测风险。...()中使用此矩阵来获取动态预测

76900

如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据|附代码数据

当没有协变量预测潜在类成员资格,该模型将简化为特定于类的概率。后验分类涉及潜在类别的模型,可以对每个潜在类别的主体进行后验分类。...下一行提供了使用  G>1 初始对 2 个潜在类的模型的估计。#考虑到2类的估计lme(ng = 2, mix=~age65+I(age65^2))初始初始参数中指定 B。...,并针对特定于类尝试任意初始:lme( B = c(0, 50, 30, 3, -1))随机生成的另一种方法是 1 类模型的估计的渐近分布随机生成初始(此处为 m1):lme(rand(m1...接下来的示例,G=2 和 G=3 类, hlme  100 个初始的随机向量运行最多 30 次迭代。然后,仅针对 30 次迭代后提供最佳对数似然的偏离完成估计程序。...grid(lme iter=30,)推荐使用此方法,因为它可以重复次数足够大且迭代次数相当大更好地探索参数空间。

84900

R语言分布滞后线性和非线性模型(DLM和DLNM)建模|附代码数据

第二个示例,我使用以5年为间隔的暴露量分布图来嵌套数据框的暴露量历史矩阵。这些数据被扩展为滞后3–40的暴露历史矩阵,滞后单位等于一年。...更为复杂的DLNM  第二个示例,我使用嵌套的数据集来评估长期暴露于职业病中如何影响癌症发生的风险。分析步骤与说明的步骤相同。...例如,我们可以使用嵌套病例对照分析来计算,假设受试者暴露于暴露10年达5年,然后未暴露于5年,再暴露于13年达10年的总体累计OR。从此暴露量配置,我们可以计算出暴露时间结束的暴露历史,并预测。...可以使用相同的方法来获取特定暴露量分布随时间的动态预测。这个思想是基于假定的暴露-滞后-反应关联,在给定随时间变化的暴露历史的情况下,及时地动态预测风险。...()中使用此矩阵来获取动态预测

47310

浅析Java响应式编程(Reactive Programming)

对于每个位置,我们将用该位置数据再次调用另一个服务器端点以获取温度。 端点的交互如图1所示。 ? 图1 端点交互图 首先,我们定义域模型,然后定义每个域模型的服务。...实现添加500 ms的延迟以模拟传感器获取数据。...响应式编程不仅仅增强了同步到异步的实现,它也可以通过嵌套阶段等概念简化开发。现在我们根据位置组成另一个阶段来收集温度预测列表。...它们将温度预测列表存储一个名为forecastCS的大完成阶段,作为预测列表。我最终只会使用forecastCS创建服务调用的响应。...响应式编程不仅仅是增强同步模型到异步模型的实现; 它也可以通过嵌套阶段等概念简化开发。 采用的越多,并行编程处理复杂场景就越容易。

19.4K90

机器学习测试笔记(17)——线性回归函数

仅当X稠密可用singular_array of shape (min(X, y),) X的奇异。仅当X密集可用。线性模型与形状无关的浮点数或数组。...注意:回归器上调用R2 score使用的score使用版本0.23的multioutput='uniform_average'与r2_score的默认保持一致。...注意:回归器上调用R2 score使用的score使用版本0.23的multioutput='uniform_average'与r2_score的默认保持一致。...最好的可能得分是1.0,它可以是负数(因为模型可以任意更差)。如果一个常数模型总是预测y的期望,而不考虑输入特征,则R2为0.0。...注意:回归器上调用score使用的R score使用版本0.23的multioutput='uniform_average'与r2_score的默认保持一致。

1.2K20

横向对比 11 种算法,多伦多大学推出机器学习模型,加速长效注射剂新药研发

表 1 为嵌套交叉验证 (n=10) 使用不同机器学习算法预测药物释放后得到的平均绝对误差 (MAE) 以及平均标准误差 (σM,括号内显示)。...可以看到,基于树 (tree-based) 的机器模型整体上要比线性、基于实例和深度学习的模型更加准确 (MAE<0.16)。...表1:各机器学习模型嵌套交叉验证预测性能情况 图 2 为嵌套交叉验证 (n=10) 获得的药物释放预测量的绝对误差 (AE) 。...实验结果 得到上述最优模型后,研究人员进行了两项测试,其一是使用模型预测某一种长效注射剂药物释放曲线,其二是使用模型预测测试集中药物-聚合物的药物释放曲线,并将得到的结果分别与实验药物释放曲线进行比较...图 4 显示了某种所选长效注射剂的预测和实验药物释放曲线的比较,图 5 则显示了药物-聚合物的药物释放曲线和实验药物释放曲线比较,可以看到两种情况下,预测和实验均基本一致,因此,研究人员认为基于

17610

R语言分布滞后线性和非线性模型(DLM和DLNM)建模

第二个示例,我使用以5年为间隔的暴露量分布图来嵌套数据框的暴露量历史矩阵。这些数据被扩展为滞后3–40的暴露历史矩阵,滞后单位等于一年。...更为复杂的DLNM 第二个示例,我使用嵌套的数据集来评估长期暴露于职业病中如何影响癌症发生的风险。分析步骤与说明的步骤相同。...从此暴露量配置,我们可以计算出暴露时间结束的暴露历史,并预测。...可以使用相同的方法来获取特定暴露量分布随时间的动态预测。这个思想是基于假定的暴露-滞后-反应关联,在给定随时间变化的暴露历史的情况下,及时地动态预测风险。...()中使用此矩阵来获取动态预测

4.8K10

谷歌最新机器学习术语表,AB 测试 、混淆矩阵、决策边界……都在这里了!

准确率 (accuracy) 分类模型的正确预测所占的比例。多类别分类,准确率的定义如下: 二元分类,准确率的定义如下: 请参阅真正例和真负例。...请与回归模型进行比较。 分类阈值 (classification threshold) 一种标量值条件,应用于模型预测的得分,旨在将正类别与负类别区分开。将逻辑回归结果映射到二元分类使用。...E 早停法 (early stopping) 一种正则化方法,涉及训练损失仍可以继续减少之前结束模型训练。使用早停法,您会在基于验证数据集的损失开始增加(也就是泛化效果变差)结束模型训练。...这就是一种嵌套 TensorFlow ,会按反向传播损失训练嵌套,和训练神经网络的任何其他参数一样。...假正例率(false positive rate, 简称 FP 率) ROC 曲线的 x 轴。FP 率的定义如下: 特征 (feature) 进行预测使用的输入变量。

1.1K60

Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析

准确预测股票价格的趋势对于制定有效的投资策略和决策具有重要意义。因此,许多研究人员使用各种统计方法和模型来分析和预测股票价格的变动(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。...具体而言,代码的执行过程如下: 创建一个空字典 dict_aic,用于保存每个不同 p 和 q 组合对应的 AIC 使用两个嵌套的循环遍历 1 到 14 的所有整数值。...每次循环迭代,首先获取用于预测的测试数据。通过 df.returns[:-(X_test.shape[0] - i)] 获取开始到当前循环迭代索引位置的训练数据。...创建一个 GARCH 模型对象,并将预测数据作为输入。模型对象的 p 和 q 参数由之前确定的指定。 综上所述,这段代码的作用是每个时间点上,基于滚动的测试数据来预测波动性。...通过一个循环,每次循环迭代,根据当前的训练数据来构建 GARCH 模型,并使用模型进行波动性预测,将预测结果保存在 forecasts 列表

20430

【应用】 信用评分:第7部分 - 信用风险模型的进一步考虑

这两种方法的主要缺点是,适用于可用数据子集的模型仍然可能会出现过度拟合。对于包含少量观测的数据集尤其如此。 调整模型参数,会出现另一个简单验证问题,并不断测试同一测试样本的模型性能。...基于总体目标,数据科学家需要确定使用不平衡数据建立和评估模型的最佳方法。 使用机器学习算法,不平衡数据可能会成为问题,因为这些数据集可能没有足够的关于少数类的信息。...使用通常的建模步骤选择最好的一组预测变量: 候选变量的选择 精细的分类 使用最佳分箱进行粗分类 证据权重或虚拟变换 逐步逻辑回归模型 如果不是步骤1创建的,则将完整的不平衡数据集划分为训练和测试分区...保持少数分类两个分区的比例相同。 训练分区上用步骤2的逐步方法选择的模型变量训练模型 验证测试分区上的模型 集成建模是不平衡数据建模的一种选择。...Boosting通过每次迭代逐渐构建一个更强的预测器并从前一次迭代的错误中学习来进行工作。 如上所述,精度不是不平衡数据的首选度量,因为它只考虑正确的预测

62830

Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析

具体而言,代码的执行过程如下: 创建一个空字典 dict_aic,用于保存每个不同 p 和 q 组合对应的 AIC 使用两个嵌套的循环遍历 1 到 14 的所有整数值。...如果成功拟合模型,则计算该模型的 AIC ,并将其保存到 dict_aic 字典对应的键值对,键为 (p, q),为 AIC 。...每次循环迭代,首先获取用于预测的测试数据。通过 df.returns[:-(X_test.shape[0] - i)] 获取开始到当前循环迭代索引位置的训练数据。...创建一个 GARCH 模型对象,并将预测数据作为输入。模型对象的 p 和 q 参数由之前确定的指定。 综上所述,这段代码的作用是每个时间点上,基于滚动的测试数据来预测波动性。...通过一个循环,每次循环迭代,根据当前的训练数据来构建 GARCH 模型,并使用模型进行波动性预测,将预测结果保存在 forecasts 列表

26210

【官方中文版】谷歌发布机器学习术语表(完整版)

请与回归模型进行比较。 分类阈值 (classification threshold) 一种标量值条件,应用于模型预测的得分,旨在将正类别与负类别区分开。将逻辑回归结果映射到二元分类使用。...E 早停法 (early stopping) 一种正则化方法,涉及训练损失仍可以继续减少之前结束模型训练。使用早停法,您会在基于验证数据集的损失开始增加(也就是泛化效果变差)结束模型训练。...这就是一种嵌套 TensorFlow ,会按反向传播损失训练嵌套,和训练神经网络的任何其他参数一样。...监督式训练模型有标签样本中进行学习。 lambda 是正则化率的同义词。 (多含义术语,我们在此关注的是该术语正则化的定义。)...这种系统会利用学到的模型根据分布(训练该模型使用的同一分布)中提取的新数据(以前从未见过的数据)进行实用的预测。机器学习还指与这些程序或系统相关的研究领域。

1.1K50

Google发布机器学习术语表 (包括简体中文)

请与回归模型进行比较。 分类阈值 (classification threshold) 一种标量值条件,应用于模型预测的得分,旨在将正类别与负类别区分开。将逻辑回归结果映射到二元分类使用。...使用早停法,您会在基于验证数据集的损失开始增加(也就是泛化效果变差)结束模型训练。 ---- 嵌套 (embeddings) 一种分类特征,以连续特征表示。...这就是一种嵌套 TensorFlow ,会按反向传播损失训练嵌套,和训练神经网络的任何其他参数一样。...监督式训练模型有标签样本中进行学习。 lambda 是正则化率的同义词。 (多含义术语,我们在此关注的是该术语正则化的定义。)...这种系统会利用学到的模型根据分布(训练该模型使用的同一分布)中提取的新数据(以前从未见过的数据)进行实用的预测。机器学习还指与这些程序或系统相关的研究领域。

72560
领券