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【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用|附代码数据

根据此等式，我们可以从直线在y轴上开始的位置（“截距”或α）开始描述，并且每个单位的x都增加了多少y（“斜率”），我们将它称为x的系数，或称为β）。...在这里，我将使用三次样条回归 ： gam(Y ~ s(X, bs="cr") 上面的设置意味着： s()指定光滑器。...= "Date", y = "Load (kW)") 在绘制的时间序列中可以看到两个主要的季节性：每日和每周。...调整后的R平方（越高越好）。我们可以看到R-sq.（adj）值有点低。 让我们绘制拟合值： 我们需要将两个自变量的交互作用包括到模型中。 第一种交互类型对两个变量都使用了一个平滑函数。...---- 本文摘选 《 R语言广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用 》 。

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跟我一起ggplot2（1）

绘制不同类型的图表：geom参数 qplot(x,y,data=data,geom="")中的geom=""用来控制输出的图形类型      I....两变量图      (1) geom="points"，默认参数，绘制散点图(x,y)      (2) geom="smooth" 绘制平滑曲线（基于loess, gam, lm...# (b). method = "gam": GAM 在大数据时比loess高效，需要载入 mgcv 包 library(mgcv) qplot(carat, price, data = dsmall,...#具体实现：先自定义函数year(),将字符串格式的时间转化为年 year x) as.POSIXlt(x)$year + 1900 #画出path plot,颜色按年份由浅到深...你可以将它想象成是一个三维的数组：分面构成了二维平面，然后图层给予其在新的维度上的扩展。在这个例子中，不同图层上的数据是一样的，但是从理论上来讲，不同的图层中可以有不同的数据。

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    【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用

    根据此等式，我们可以从直线在y轴上开始的位置（“截距”或α）开始描述，并且每个单位的x都增加了多少y（“斜率”），我们将它称为x的系数，或称为β）。...在这里，我将使用三次样条回归 ： gam(Y ~ s(X, bs="cr") 上面的设置意味着： s()指定光滑器。...= "Date", y = "Load (kW)") 在绘制的时间序列中可以看到两个主要的季节性：每日和每周。...调整后的R平方（越高越好）。我们可以看到R-sq.（adj）值有点低。 让我们绘制拟合值： 我们需要将两个自变量的交互作用包括到模型中。 第一种交互类型对两个变量都使用了一个平滑函数。...本文摘选《R语言广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用》

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    【视频】R语言广义加性模型GAMs非线性效应、比较分析草种耐寒性实验数据可视化

    稳健性：在追求模型拟合精度的同时，GAM通过惩罚平滑技术有效控制过拟合风险。 环境设置和初始 GAM 模型 现在，加载数据。...以下是一些建议的方法： 计算并绘制平均平滑效果：利用适当的统计软件包（如R中的mgcv和ggeffects或margins包），可以计算并绘制考虑所有其他预测变量影响的平均平滑效果图。...理解GAM模型中系数的含义 一个关键步骤是查看线性预测矩阵（我将其简称为(X_{lp})），这个矩阵对于理解GAM中的系数至关重要。...在R中，使用mgcv包中的predict.gam()函数，并设置type = 'lpmatrix'，我们可以轻松地生成这个矩阵。无论是针对新数据还是拟合模型时使用的原始数据，这一操作都同样适用。...{lp}\） 矩阵中与这些系数不对应的所有单元格设置为零 在链路尺度上生成预测并绘制函数 ggplot(plot_dat, aes(x = conc, y = value, col = basis_func

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    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    ---- 点击标题查阅往期内容 【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用 左右滑动查看更多 01 02 03 04 运行分析 在R中运行GAM。...model_matrix gam_y, type = "lpmatrix") plot(y ~ x) 现在，让我们绘制所有基函数的图，然后再将其添加到GAM（y_pred）的预测中...当然，你可以在模型中包含普通的线性项（无论是连续的还是分类的，甚至在方差分析类型的框架中），并像平常一样从中进行推断。...您可以通过plot 在拟合的gam模型上调用函数来绘制局部效果 ，还可以查看参数项，也可以使用 termplot 函数。...R语言非参数模型厘定保险费率：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归 R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图 R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化 R语言里的非线性模型

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    R语言拟合改进的稀疏广义加性模型（RGAM）预测、交叉验证、可视化

    R fit <- rgam 下面，我们使用不同的init_nz值拟合模型： RGAM算法第2步的自由度超参数可以通过df选项进行设置，默认值为4。...# 获取前5个观测值在第20个模型的预测结果 predict(fit, x[1:5, ])[, 20] getf()函数是一个方便的函数，可以给出由一个输入变量引起的预测组成部分。...）在电力负荷预测中的应用 01 02 03 04 图表和摘要 让我们再次拟合基本的rgam模型： fit <- rga 默认情况下，plot()给出了最后一个 fit 中的 lambda键的拟合函数，...在每个图表上（一个用于线性特征，一个用于非线性特征），x轴是从大到小的 xi 值，y轴是特征的系数。 summary 默认情况下，系数概况将针对所有变量进行绘制。...R cvfit <- cv.rg 我们可以通过设置 nfolds 参数来改变折数： R cvft r 我们可以通过指定 foldid 参数来实现，其中 foldid 是一个长度为 n

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    MPAndroidChart_折线图的那些事

    带你入门折线图的基本使用，各种属性的设置，自定义轴上的标签，及去除边框线与轴线，和MarkView提示的使用。...LineDataSet折线的设置 3. Lengend图例 4. 限制线的用法 5. 网格线的用法 -1. 先来看看x轴网格线 -2. y轴的用法 6. 去掉边框线以及轴线 7....多条折线的设置 8. 自定义x轴显示的标签 9. MarkView提示 -1. 创建一个类继承自MarkerView -2. 创建布局 -3. 使用 10. 动画等属性的使用 11....lineChart.setData(data); } 自定义x轴显示的标签 现在我们自定义一下x轴上显示的文字，y轴同理 private void Dif(){...image.png 原因是我们当初在随机数的时候，里面是10个数，而这里的自定义标签数组却只有7个，所以才产生数组越界。 也就是说，我们在自定义标签的时候，数组的下标一定要与你set数据的下标对应。

    3.8K20

    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    ----点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用左右滑动查看更多01020304运行分析在R中运行GAM。...model_matrix gam_y, type = "lpmatrix")plot(y ~ x)现在，让我们绘制所有基函数的图，然后再将其添加到GAM（y_pred）的预测中。...当然，你可以在模型中包含普通的线性项（无论是连续的还是分类的，甚至在方差分析类型的框架中），并像平常一样从中进行推断。...您可以通过plot 在拟合的gam模型上调用函数来绘制局部效果 ，还可以查看参数项，也可以使用 termplot 函数。...点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归R语言非参数模型厘定保险费率

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    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    ----点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用左右滑动查看更多01020304运行分析在R中运行GAM。...model_matrix gam_y, type = "lpmatrix")plot(y ~ x)现在，让我们绘制所有基函数的图，然后再将其添加到GAM（y_pred）的预测中。...当然，你可以在模型中包含普通的线性项（无论是连续的还是分类的，甚至在方差分析类型的框架中），并像平常一样从中进行推断。...您可以通过plot 在拟合的gam模型上调用函数来绘制局部效果 ，还可以查看参数项，也可以使用 termplot 函数。...点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归R语言非参数模型厘定保险费率

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    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    ---- 点击标题查阅往期内容 【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用 左右滑动查看更多 01 02 03 04 运行分析 在R中运行GAM。...model_matrix gam_y, type = "lpmatrix") plot(y ~ x) 现在，让我们绘制所有基函数的图，然后再将其添加到GAM（y_pred）的预测中...当然，你可以在模型中包含普通的线性项（无论是连续的还是分类的，甚至在方差分析类型的框架中），并像平常一样从中进行推断。...您可以通过plot 在拟合的gam模型上调用函数来绘制局部效果 ，还可以查看参数项，也可以使用 termplot 函数。...R语言非参数模型厘定保险费率：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归 R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图 R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化 R语言里的非线性模型

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    实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归

    根据此等式，我们可以从直线在y轴上开始的位置（“截距”或α）开始描述，并且每个单位的x都增加了多少y（“斜率”），我们将它称为x的系数，或称为β）。...“样条线”是分段多项式，以绘图员用来绘制曲线的工具命名。物理样条曲线是一种柔性条，可以弯曲成形，并由砝码固定。在构造数学样条曲线时，我们有多项式函数，二阶导数连续，固定在“结”点上。...6广义相加模型（GAM） 广义加性模型（GAM）（Hastie，1984）使用光滑函数（如样条曲线）作为回归模型中的预测因子。...在这里，我将使用三次样条回归 ： gam(Y ~ s(X, bs="cr") 上面的设置意味着： s()指定光滑器。...上面的示例显示了基于样条的GAM，其拟合度比线性回归模型好得多。 12参考： NELDER, J. A. & WEDDERBURN, R. W. M. 1972.

    1.4K10

    在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析

    在绘制的时间序列中可以看到两个主要的季节性：每日和每周。我们在一天中有48个测量值，在一周中有7天，因此这将是我们用来对因变量–电力负荷进行建模的自变量。 训练我们的第一个GAM。...调整后的R平方（越高越好）。我们可以看到R-sq.（adj）值有点低。 让我们绘制拟合值： ? 我们需要将两个自变量的交互作用包括到模型中。 第一种交互类型对两个变量都使用了一个平滑函数。...gam_2 gam(Load ~ s(Daily, Weekly), summary(gam_2)$r.sq ## [1] 0.9352108 R方值表明结果要好得多。...让我们绘制拟合值： ? 这似乎比gam_3模型好得多。...8932.746 ## gam_6 100.1200 8868.628 最低值在gam_6模型中。

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    【智能】机器学习：信用风险建模中的挑战，教训和机遇

    在这个模拟示例中，第一个图表显示了数据点基于X和Y的实际分布，而红色的点则被分类为默认值。 我们可以把它和地理地图联系起来，其中X轴是经度，Y轴是纬度。...机器学习模型不受传统统计模型的一些假设限制，可以产生更好的人类分析师无法从数据中推断出的洞察力。 在此，预测与传统模型形成鲜明对比。...我们试图回答以下问题：机器学习模型在默认预测中是否优于RiskCalc模型的GAM框架？当使用机器学习方法进行信用风险建模时，我们面临的挑战是什么？哪个模型最健壮？哪种模型最容易使用？...在这种情况下，我们对模型施加更多限制并重复交叉验证，直到结果令人满意。 在这个例子中，我们使用了五重交叉验证。 图6报告了五次试验的平均AR。 图6 模型性能 ?...在图7中，我们将比率划分为50个百分点，并计算预测违约概率（PD）和实际违约率的平均值。我们用x轴上的百分比与y轴上的默认率（以％表示）进行绘制。

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    在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析|附代码数据

    = "Date", y = "Load (kW)")在绘制的时间序列中可以看到两个主要的季节性：每日和每周。...我们在一天中有48个测量值，在一周中有7天，因此这将是我们用来对因变量–电力负荷进行建模的自变量。训练我们的第一个GAM。...调整后的R平方（越高越好）。我们可以看到R-sq.（adj）值有点低。让我们绘制拟合值：我们需要将两个自变量的交互作用包括到模型中。第一种交互类型对两个变量都使用了一个平滑函数。...8932.746## gam_6 100.1200 8868.628最低值在gam_6模型中。...最受欢迎的见解1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析3.使用r语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析4.r

    23900

    Android 图表开发开源库MPAndroidChart

    开源库的核心功能: 支持x，y轴缩放 支持拖拽 支持手指滑动 支持高亮显示 支持保存图表到文件中 支持从文件（txt）中读取数据 预先定义颜色模板 自动生成标注 支持自定义x，y轴的显示标签 支持x，y...轴动画 支持x，y轴设置最大值和附加信息 支持自定义字体，颜色，背景，手势，虚线等  以 柱状图举列使用： xml中直接定义 轴方向 XY轴的绘制 setEnabled(boolean enabled):设置轴是否被绘制。...自定义轴线的值 setAdjustXLabels(boolean enabled):如果被设置为true，x轴条目将依赖于它自己在进行缩放的时候。如果设置为false，x轴条目将总是保持相同。...setPosition(YAxisLabelPosition pos):设置轴标签应该被绘制的位置。INSIDE_CHART或者OUTSIDE_CHART中的一个。

    2K20

    【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享|附代码数据

    在我们之前的示例中，我们只有一个主成分。一旦进入更高维空间，您可能会使用多个主成分，因为由一个主成分解释的方差通常不足。主成分是相互正交的向量。这意味着它们形成 90 度角。...这些数据包含在三种类型的葡萄酒中各自发现的几种成分的数量。# 看一下数据head(no)输出转换和标准化数据对数转换和标准化，将所有变量设置在同一尺度上。... pch=legpch, ## 使用prcomp()函数的PCA输出的轴图示    pcavar 绘制主成分得分图，使用基本默认值绘制载荷图...(PCAloadings), # 输出标签           cex=1.5 # 设置标签的大小) # pointLabel将尝试将文本放在点的周围axis(1, # 显示x轴     cex.axis...R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归R语言聚类算法的应用实例基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

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    【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享|附代码数据

    在我们之前的示例中，我们只有一个主成分。一旦进入更高维空间，您可能会使用多个主成分，因为由一个主成分解释的方差通常不足。主成分是相互正交的向量。这意味着它们形成 90 度角。...这些数据包含在三种类型的葡萄酒中各自发现的几种成分的数量。# 看一下数据head(no)输出转换和标准化数据对数转换和标准化，将所有变量设置在同一尺度上。... pch=legpch, ## 使用prcomp()函数的PCA输出的轴图示    pcavar 绘制主成分得分图，使用基本默认值绘制载荷图...(PCAloadings), # 输出标签           cex=1.5 # 设置标签的大小) # pointLabel将尝试将文本放在点的周围axis(1, # 显示x轴     cex.axis...R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归R语言聚类算法的应用实例基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

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