我的数据是比率数据。所以我尝试用lme4()和二项式模型来分析它。
这是我的代码:
fate.reP = glmer(predated~type+(1|island),data=fate.rate,family="binomial")
下面是一组样本数据:
type cluster tree predated
B B7-1 1 0.48
B B7-1 2 0.66
B B7-2 3 0.18
M I63 8 0.55
M
我试图使用从我的教授那里获得的代码将我的数据分成训练数据和测试数据,但都会出现错误。我认为这是因为数据的格式,但我回到了硬代码,没有任何工作。数据现在是矩阵形式,我相信代码被用来预测logistic回归有多精确。
A = matrix(
c(64830,18213,4677,24761,9845,17504,22137,12531,5842,28827,66161,18852,5581,27219,10159,17527,23402,11409,8115,31425,68426,18274,5513,25687,10971,14104,19604,13438,6011,30055,6971
好的,上一次我在MVC3上问了一个问题,它得到了极大的否决,我不知道为什么,所以如果这是同样的方式,请告诉我原因,这样我就可以解决它了。无论如何,我尝试从模型中提取一个字符串,并将其放入Javascript中。Javascript操作字符串。我已经让Javascript在数组中处理静态字符串,但是我希望将这些字符串放在SQL数据库中,并将其加载到模型中,然后从那里将其放入已经在执行大部分工作的Javascript中。
下面是我的javascript:
function questionViewModel() {
this.questions = new Array("Whats
我正在TensorFlow中训练一个模型,当我从经过训练的模型中进行评估时,这个模型会很好地工作。
但是,在不同的点上,我保存一个检查点,然后加载该检查点来对其运行评估。加载的网络将只输出NaNs。
在输入输入时,使用tfdbg并运行过滤器"has_inf_or_nan“,最终显示网络中出现在批处理规范化层中的moving_mean和moving_variance变量中的第一个NaNs。
正在使用以下代码进行保存:
with self.graph.as_default():
if not self.saver:
self.saver = tf.train.Sav
我试图弄清楚如何在python中使用lightgbm训练gbdt分类器,但与the official website上提供的示例混淆了。按照上面列出的步骤,我发现validation_data不知从何而来,并且没有关于valid_data格式的任何线索,也不知道使用或不使用它的训练模型的优点或益处。 ? 随之而来的另一个问题是,在文档中,有人说“验证数据应该与训练数据对齐”,当我查看数据集的详细信息时,我发现有另一种说法显示“如果这是用于验证的数据集,则应该使用训练数据作为参考”。我的最后一个问题是,为什么验证数据应该与训练数据对齐?数据集中引用的含义是什么?在训练过程中如何使用它?是否通过
我有一个数据集,它缺少一些我想预测的Y值。因此,我删除了Na,以便首先创建一个模型,使用下面的代码-> RBall.dropna(子集=‘NextHPPR’),inplace = True
import statsmodels.api as sm
from sklearn import linear_model
RBall.dropna(subset=['NextHPPR'], inplace = True)
X = RBall[['ReceivingTargets_x','SnapsPlayedPercentage','Ru
问:如何在较小长度的NaNs上进行局部插值?
我有一个包含NaN块的时间序列(在"t“时间均匀采样的”x“数据)。例如:
x = [ 1 2 4 2 3 15 10 NaN NaN NaN NaN 2 4 NaN 19 25]
t = [0.1 0.2 0.3 ...etc..]
我想在NaN上执行插值。
最基本的方法是从最左边的数据点到最右边的数据点进行线性插值。例如:从x= 10到x=2的一条线路和4个NaN值将被分配到该行中的值。
时间序列的长度约为150万乘以约10000个in,因此我不希望合并远离NaN位置的数据(在插值中)。其中一些NaNs的长度为1000-2
对非文本数据上的LSTM模型进行训练,对两个-classes进行分类。我有225个时间点,每个产品(N=730),有167个功能,包括目标。只有最后一个时间点是可以预测的。我在预测中使用目标作为一个特征:以下是我准备输入的方式: def split_sequences(sequences, n_steps, n_steps_out):
X, y = list(), list()
for i in range(n_steps_out):
# gather input and output parts of the pattern
y.append
试图将峰值与这样的数据相匹配:
import scipy
from lmfit.models import GaussianModel
x = shm.PTR_P
y = shm.PORE_V_P
mod = LorentzianModel()
pars = mod.guess(y, x=x)
out = mod.fit(y, pars, x=x)
print(out.fit_report(min_correl=0.25))
虽然如果我生成数据,我可以做适当的处理,但是如果我尝试从另一个来源读取它们,它就不工作了。我不太擅长这个,也不知道问题出在哪里。这是输出:
x,y
我正在运行一个model.fit,它运行得很完美,我不知道我现在做的事情是不是在运行。背景知识我制作了一个数据框架,并将值添加到列中的所有NaN中。然后创建我的预测器和目标,并运行套索模型。当我运行套索模型时,我发现输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')太大的值错误。我还通过运行final_data.isna().sum()再次检查了我的列没有NaN值,并且发现所有列的返回值都为0 def build_and_fit_lasso_model(X, y):
"""Creates and returns a LASSO mod