文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R语言逻辑回归和泊松回归模型对发生交通事故概率建模

p=14139 我们已经看到了如何考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量（经验均值和经验方差）的非参数估计量。让我们看看如果要对二项式变量建模。...假设可以 通过一些链接函数（使用GLM术语）表示为一些协变量来解释没有索赔的概率， 现在，因为我们确实观察到   而不是   我们有 我们将使用的数据集 > T1= contrat$nocontrat...(epsilon=1e-5,trace=TRUE,maxit=50),+ start=startglm,+ etastart=etaglm,mustart=muglm)Deviance = NaN Iterations...实际上，使用两个模型，可以进行更复杂的回归分析（例如使用样条曲线），以可视化年龄对发生或不发生交通事故概率的影响。...Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与

1.2K20

R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(4)——logistic回归

R语言中用于实现logistic回归的函数是glm()，其基本书写格式为: glm(formula, family = gaussian, data, weights, subset, na.action...参数介绍: Formula:指定用于拟合的模型公式，类似于Im中的用法: Family: 指定描述干扰项的概率分 布和模型的连接函数， 默认值为gaussian, 若需进行logistic同归，则需设置为...:指定控制拟合过程的参数列表，其中epsilon 表示收敛的容忍度，maxit表示迭代的最大次数，trace 表示每次迭代是否打印具体信息； Model: 逻辑值，指定是否返回“模型框架”，默认值为TRUE...: Method;指定用于拟合的方法，“glm.ft”表示用于拟合，“model.frame"表示可以返回模型框架； X:逻辑值，指定是否返回“横型矩阵”，默认值为FALSE: Y:逻辑值，制度是否能够返回响应变量...:拟合機率算出来是数值零或一 2: glm.fit:拟合機率算出来是数值零或一 > summary(log2) Call: glm(formula = Species ~ Sepal.Width

13.4K42
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    给GNN一堆数据，它自己发现了万有引力定律

    然后，他们使用符号回归来发现神经网络隐式学习的力学定律解析表达式，结果表明表达式等效于牛顿万有引力定律。...之后研究者可以使用发现的方程和重新学习的质量来模拟太阳系动力学，并获得与真实观察到的轨迹非常接近的对应关系。 下图为太阳、水星、金星、地球和火星的示意图，以及学习模拟器使用的相应图结构。...蒸馏符号规则 接下来，研究者希望找出 GNN 实际学会了哪些规则来预测这些动态。将模型压缩为一组符号规则也可以提高泛化能力。 为此，该研究使用符号回归拟合 GNN 消息传递模块的输入和输出。...神经网络可以高度学习非线性函数，但这些质量参数可能对 GNN 来说是良好输入，却不是 GNN 符号版本的最佳输入。...这也就解释了该算法如何一步步地成功学习了万有引力定律和预估天体质量。

    33520

    智源：70万预算从头开发千亿参数大模型，挑战成功

    FLM使用的是混合并行策略，将多种并行方式进行最优化配置，达到高吞吐量，单GPU利用率超过了50%。...那么，这种“成长策略”训练出的FLM表现又如何呢？作者给出了Open LLM数据集的测试结果。 FLM在四个项目中取得的平均成绩接近GLM-120B和Llama-7B，但训练成本显著低于二者。...专业知识方面，16B参数的eFLM在C-eval评测中，平均成绩超过了130B参数的GLM，并接近ChatGPT。 除了这些一般的benchmark，FLM团队还提出了一项大模型“IQ测试”。...这项测试从如下四个维度进行了展开： 符号映射：使用随机符号替换分类标签，评估模型推理和泛化能力，避免过度拟合。 规则理解：检验模型能否按照给定规则进行操作，如“计数”、“字符串替换”等。...符号映射测评中，FLM以低一个数量级的运算量在SuperGLUE数据集上取得了与GLM和GPT-3相近的成绩，在CLUE数据集上的表现更是超过了GLM。

    30330

    给GNN一堆数据，它自己发现了万有引力定律

    然后，他们使用符号回归来发现神经网络隐式学习的力学定律解析表达式，结果表明表达式等效于牛顿万有引力定律。...之后研究者可以使用发现的方程和重新学习的质量来模拟太阳系动力学，并获得与真实观察到的轨迹非常接近的对应关系。 下图为太阳、水星、金星、地球和火星的示意图，以及学习模拟器使用的相应图结构。...蒸馏符号规则 接下来，研究者希望找出 GNN 实际学会了哪些规则来预测这些动态。将模型压缩为一组符号规则也可以提高泛化能力。 为此，该研究使用符号回归拟合 GNN 消息传递模块的输入和输出。...神经网络可以高度学习非线性函数，但这些质量参数可能对 GNN 来说是良好输入，却不是 GNN 符号版本的最佳输入。...这也就解释了该算法如何一步步地成功学习了万有引力定律和预估天体质量。

    46640

    笔记+R︱信用风险建模中神经网络激活函数与感知器简述

    金模型的使用：一般会先做一个神经网络，让预测精度（AUC）达到最大时，再用逻辑回归。...回归出现的所有错误（多重共线性（需进行变量筛选）、缺失值），神经网络都会出现，因为当激活函数为sigmoid时，等同于逻辑回归。...100,trace = F,data = train) #对分类数据预测需要加上y参数 #decay就是eta权重的调节，默认为0 #linout=F默认，线性回归；T代表逻辑回归...（激活函数只有一个sigmoid） #size就是隐藏层的个数，若size=0就是单感知器模型 linout=F代表线性回归，T代表逻辑回归（激活函数为sigmod）; maxit代表最大循环迭代的次数...entropy = TRUE, ...) : too many (1209) weights 这个是因为隐藏层多了之后，运算不了，台式机不能运行那么多，所以要通过调整size的隐藏层个数来看效果如何

    68910

    R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据

    再现性注意事项 许多模型在估计参数的阶段使用随机数。此外，重采样索引是使用随机数选择的。有两种主要的方法来控制随机性以确保可重复的结果。 有两种方法可以确保在调用训练时使用相同的重样本。...该功能 preProcess 是自动使用的。此函数可用于标准、插补（参见下文详细信息）、通过主成分分析或独立成分分析应用空间符号变换和特征提取。...---- 点击标题查阅往期内容 R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 从这些图中，可能需要一组不同的调谐参数...该 函数的 metric 参数 train允许用户控制使用哪个最优标准。例如，在一类中样本百分比较低的问题中，使用 metric = "Kappa" 可以提高最终模型的质量。...对于回归，将 的值 NULL 传递到函数中。 model 是正在使用的模型的字符串（即传递给 的method 参数 的值 train）。 该函数的输出应该是具有非空名称的数字汇总指标的向量。

    1.7K20

    【笔记】《计算机图形学》(17)——使用图形硬件

    简单地说, OpenGL是一个C风格的图形API用于方便我们操作GPU进行图形渲染, 其所有函数都以gl为前缀, 并使用专用的C风格语言GLSL来编写着色器控制可编程管线, 对于常见的线性代数运算通常调用...VAO的顶点属性映射起来 // 第一个参数指明现在设置的是location为0的属性, 第二个参数表示每个属性由三个元素组成 // 这三个元素是GL_FLOAT浮点数, 并且数据不进行归一化(GL_FALSE...这段代码和着色器程序的调用一起插入17.6的渲染循环中间就能够显示出一个绿色单色的三角形, 具体的完整代码较长可以看书: // 给当前OpenGL绑定属性为VAO的顶点数组 glBindVertexArray...最开始的时侯说到OpenGL通常使用的是第三方矩阵库GLM来进行矩阵操作, GLM除了提供基本数学对象外, 以变换矩阵为例, GLM提供的常用三个变换矩阵, 大大简化了编写变换矩阵的过程: glm::ortho...最直观的想法就是使用struct和vector这两个连续储存的数据结构来代替我们自己控制的数组vertexData[].

    1.5K30

    《高效R语言编程》9、10--高效协作和学习

    对象名 为你的对象使用含义清晰、前后一致的名字，会大幅提高项目的效率。如果一个对象只使用一次，那无所谓啦。建议使用get_result这样的形式，避免使用.，防止Python程序员受到迷惑。...函数中，必选参数放第一位，紧接着可选，特殊的...放最后，如果对应布尔型参数，为了清晰应该使用TRUE/FALSE，因为虽然T/F是缩写也可以使用，但可能被重新赋值，引起错误。...尽量避免以来别的参数的参数，会使非常难以理解。典型情况是设置变量的缺省值NULL，并使用is.null()检查它的值，而不是使用missing()，只要可能，避免使用已有函数的名字。...缩进 使用两个空格缩进代码，不要混合使用tab和空格，Rstudio自动转换Tab为空格，Tools-Global options-Code 大括号 大括号的开口｛，不应该另起一行，随后紧跟分行符，这样会报错...x = 4 y <- 6 if (x>5) { x } else{ y } 版本控制 可以备份你的代码，版本控制系统永远备份你的代码。这里作者推荐使用git。

    98920

    R语言 线性混合效应模型实战案例

    这些教程将向用户展示如何使用lme4R中的包来拟合线性和非线性混合效果模型，以及如何使用rstan以完全适合贝叶斯多级模型。这里的重点是如何使模型适合R而不是模型背后的理论。...本教程将介绍如何lme4 设置和运行一些基本模型，其中包括： 在R中构造变化的截距，变化的斜率以及变化的斜率和截距模型 从混合效应模型中生成预测和解释参数 广义和非线性多层次模型 完全贝叶斯多级模型适合...加法符号表明这些被建模为加性效应。最后，我们指定要计算模型的数据。这里我们使用该lm函数执行OLS回归，但R中还有许多其他选项。 如果我们想要提取诸如AIC之类的度量 。...但是，我们如何解释这些影响呢？...现在我们使用lmer具有熟悉的公式接口的函数， 使用特殊语法指定组级变量：(1|school) ，使lmer拟合具有变量截距组效果的线性模型school。

    1.4K21

    R语言系列第五期：③R语言逻辑回归预测和检验

    当然，我们也可以直接显示概率刻度下的预测值，需要在predict函数中设定参数type=“response”： > predict(glm.hyp,type="response") 1...#Tips：Age变量是用来做横轴的点，seq()函数生成等距元素的向量，这里年龄是从8-20岁，间隔为0.1，所以点连起来会很光滑。...pch参数表示使用什么符号，5代表菱形。 ? 整体来看，这个图还是有意义的，尽管12-13岁年龄段和13-14年龄段原始数据和预测数据略有差池。 但是这样的偏差是否有统计学意义呢？...其实这个方法并不能非常好的给出结果，我们只能直观的感觉预测效果如何而异。...这里推荐使用一个检验模型很好的工具ROC曲线，我们可以一步一步告诉你ROC曲线是如何画出来的： > glm.menarche<-glm(menarche~age,binomial) # 原始模型输入到glm.menarche

    3.3K20

    拓端tecdat|R语言用Hessian-free 、Nelder-Mead优化方法对数据进行参数估计

    样本的随机生成 #(1) beta分布n <- 200x <- rbeta(n, 3, 3/4)lnl(c(3, 4), x) #检验 hist(x, prob=TRUE) 拟合Beta分布 定义控制参数...在约束优化的情况下，我们通过使用对数障碍允许线性不平等约束。 使用形状参数δ1和δ2的exp/log变换，来确保形状参数严格为正。...=10/3)x <- rnbinom(n, trueval["size"], trueval["prob"])hist(x, prob=TRUE, ylim=c(0, .3)) 拟合负二项分布 定义控制参数并做基准...list(trace=0, REPORT=1, maxit=1000)fit(x, "nbinom", "mle", lower=0) 在约束优化的情况下，我们通过使用对数障碍允许线性不平等约束。...使用形状参数δ1和δ2的exp/log变换，来确保形状参数严格为正。

    63820

    R语言在逻辑回归中求R square R方

    p=6295 并非所有结果/因变量都可以使用线性回归进行合理建模。也许第二种最常见的回归模型是逻辑回归，它适用于二元结果数据。如何计算逻辑回归模型的R平方？...然后我们可以使用拟合模型对数似然值计算McFadden的R平方： mod < - glm（y~x，family =“binomial”） nullmod < - glm（y~1，family =“binomial...”） 1-logLik（MOD）/ logLik（nullmod） 为了了解预测器需要获得某个McFadden的R平方值的强度，我们将使用单个二进制预测器X来模拟数据， 我们首先尝试P（Y = 1 |...s = c（700,300），f = c（300,700），x = c（0,1）） SFX 1 700 300 0 2 300 700 1 为了使逻辑回归模型适合R中的数据，我们可以将响应传递给...2443.5 on 2 degrees of freedom AIC: 2447.5 Number of Fisher Scoring iterations: 4 正如所料，我们从分组数据框中获得相同的参数估计和推论

    4.2K20

    端侧模型带来的三个新思考：剪枝、蒸馏、量化

    其基本原理是将模型中的权重或其他参数进行逐个检查，如果某个参数对模型的性能影响很小，则将其设置为0，从而使得模型更加稀疏。...第二种情况就是剪枝得有点过了，一些权重值较高的参数被设置为0了，这就会让模型出现稀疏矩阵，从而大幅降低模型的性能。...这种方法通常包括使用伪量化操作或梯度尺度调整等技术。 量化校准是量化过程中的重要步骤，使用校准数据集来确定量化参数，如缩放因子和零点。校准过程通常使用最小最大值校准或百分位数校准等方法。...以智普的GLM-4-9B为例，这个模型就是GLM-4量化后的结果。GLM-4-9B的量化方式是FP8。...这种方法通过在模型中插入伪量化节点，模拟量化操作的影响，使得模型在训练过程中逐渐适应量化带来的精度损失。

    12010

    函数调用约定

    现代的几乎所有的编程语言都离不开函数和参数的概念。而这个概念是编程语言级别的，而不是硬件级别的。也就是说硬件上本来没有函数的概念。只是函数的用的太普遍，硬件开始为函数准备专用的指令。...函数的典型特点是传递参数，返回结果。几乎所有的编程语言都需要设计如何传递参数，如何返回函数执行的结果。...X64时代参数直接使用寄存器传递，所以这种攻击方式由于不能直接修改寄存器而受限，而攻击者仍然可以找可以修改寄存器的库代码片段，发生rop，从而修改寄存器。...如果是的话，内核暂停当前进程并将控制权交给跟踪进程，使跟踪进程得以察看或者修改被跟踪进程的寄存器。这种机制是使用内核的系统调用配合做到的。...它先把二进制文件反汇编，然后再编译为中间代码，这个重新编译的过程就可以自由的插入自己的逻辑代码了。 还有一种使用跳转表格的做法。

    2.3K20

    xmuC语言程序实践week 4 大作业

    一开始我选择用链表来处理，由于我平时不是对链表操作不是很熟，所以调了半天，而且相比于结构体数组实现，功能比较单一，但基本操作都实现了，感觉有几个坑点，首先，修改和删除操作必须要用引用参数传入，因为指针可能会发生变化...09:06 110 13 \n表示姓名为glm的客户在早上09:06下单，用餐人数为13，手机号为110)"; scanf("%s%s%lld%lld",node->Guest_name...，要插入请再次确认自己要插入的信息"<<endl; return ; } else {...12:00 110),\n表示姓名为glm的客户在中午12：00下单，电话号码为110,注意下单时间必须按照xx:xx来输入，否则无效"; cin>>Ask_name>>Ask_time>>Ask_phone_num...20 21:00 意思是修改订单为姓名为glm的客户在21:00下单，用餐人数为20\n"; cout<<"请注意时间输入参照xx:xx,其中:为英文输入";

    46130
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券