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回答
如何
使用
clf.predict
让
我
的
线性
回归
模型
进行
预测
?
、
因此,
我
利用
线性
回归
建立了一个汽车价格
预测
模型
。现在
我
需要它来
预测
未来5年
的
价格。
我
怎样才能用
clf.predict
做到这一点呢?X = df[['Year','Engine','FuelType','Age','Transmission','Mileage']] y = df['Pric
浏览 65
提问于2020-04-30
得票数 0
1
回答
如何
在Python中执行PCA后生成
预测
、
如果
我
有一个训练集trainX,trainy,
我
知道你可以用Xred = pca.fit(trainX).transform(trainX)如下所示:clf.fit(trainX, trainY) testXred= pca.fit(testX).transform
浏览 10
提问于2017-08-23
得票数 1
1
回答
如何
避免
回归
模型
中
的
浮点值
、
、
、
、
我
试图用
线性
、SGDRegressor、脊、套索等
回归
模型
来
预测
葡萄酒
的
质量(范围从1到10)。数据集:
线性
模型
regr.fit(,…,5.67566813,5.43609198,6.08189 )
预测
值是浮动
的
,而不是(1,2,3.10),
浏览 3
提问于2015-06-18
得票数 4
回答已采纳
3
回答
线性
回归
是否适合这些数据?
、
、
我
在
预测
4个交通路口
的
车辆数量。DateTimeNumber_of_vehicles因此,
我
以下列方式应用
线性
回归
: 对所有列广泛
使用
到达_假人。
我
使用
虚拟变量31天,24小时,7天<em
浏览 0
提问于2018-02-12
得票数 0
1
回答
使用
人工神经网络
的
模型
可以被认为是多
线性
回归
模型
吗?
、
、
、
、
我
的
任务是为一个
预测
问题(输入参数有数字和分类变量
的
组合)建立一个多元
线性
回归
模型
。 如果
我
使用
人工神经网络(ANN)来构建一个
进行
预测
的
模型
,这是多元
线性
回归
模型
还是深度学习
模型
?如果
我
可以
使用
ann来构建多元
线性
回归
<
浏览 47
提问于2019-01-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
具有离散属性
的
线性
回归
的
低得分
、
、
我
正尝试在
我
的
数据框中
进行
线性
回归
。数据帧是关于苹果应用程序
的
,
我
想
预测
应用程序
的
笔记。备注格式如下:1.52.55.0atributos = ['size_bytes','price','rating_count_tot','cont_ratingLinearReg
浏览 0
提问于2018-11-13
得票数 0
1
回答
如何
用X值未知
的
python,sklearn来
预测
多维时间序列
、
、
、
、
通过试图
预测
未来比特币
的
价格,
我
陷入了以下困境: Op
浏览 1
提问于2016-12-24
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何
实现泊松
回归
?
、
、
有两种类型
的
广义
线性
模型
:
如何
在Python中实现泊松
回归
进行
价格弹性
预测
?
浏览 2
提问于2016-06-21
得票数 7
回答已采纳
2
回答
如何
找出变量对另一个变量/特性
的
贡献百分比?
、
、
、
、
我
有一个月
的
电子商务数据集,包含五列,其中第五列是“收入”。其他四栏是影响收入
的
不同因素,如“页面浏览”、“访客”、“反弹”和“点击费率”。每一行基本上都是一个月中
的
某一天(因此总共30行)。所以,如果
我
想找出每个因素对收入
的
贡献/重要性,变量之间
的
相关值是足够
的
还是有更好
的
衡量标准?
浏览 0
提问于2018-04-26
得票数 1
1
回答
如何
做出
预测
,即
使用
NAs
使用
predict()?
、
、
、
我
想
使用
predict()和polr()
模型
来
预测
变量z,如下所示。这首先是df来训练
模型
和后续
的
test数据。这是predict()函数及其结果:[1] 2 <NA> 2 <NA> 2 2 2 2 2 2
我
的
问题是,即使有NAs,
我
也希望
模型
能够做出
预测
,就像在第2和第
浏览 0
提问于2019-01-18
得票数 0
3
回答
如何
用
线性
回归
模型
进行
预测
?
、
、
、
我
目前正在从事一个
线性
回归
项目,在这个项目中,
我
需要收集数据,将其拟合到一个
模型
中,然后根据测试数据
进行
预测
。| 7000| 676|| 9000| 680|
我
不知道
的
是
如何
正确地将这个数据集拟
浏览 8
提问于2017-06-27
得票数 3
回答已采纳
1
回答
基于
回归
分析
的
R时间序列
预测
、
、
作为
我
工作
的
一部分,
我
需要用R来评估时间序列数据
的
不同
预测
模型
,并选择误差最小
的
预测
模型
。为此,
我
想知道
如何
使用
线性
回归
(LR)方法对时间序列
进行
预测
。在时间序列中,我们通常只有一列连续
的
数据,但是要
使用
LR,我们至少需要两个变量,比如y=Beta0+Beta1*x,
浏览 5
提问于2017-10-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何
利用其他股票
的
模式来
预测
股票价格?
、
、
、
在某些事件(生物临床成功、红利、并购等)之前和之后,
我
有三个月
的
股票价格。但我不确定该用哪种算法。
我
应该
使用
哪种算法,LSTm还是ARIMA等?
浏览 2
提问于2022-05-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在折叠验证设置中,
我
应该在哪里定义sklearn
模型
?
、
、
我
是机器学习方面的新手,在K倍交叉验证方面有困惑.当我编写折叠for循环时,应该在哪里定义sklearn
模型
(而不是PyTorch
模型
)。
我
看过一些教程,其中他们在折叠for循环中定义了
模型
,并
使用
相同
的
模型
在X_validation上
进行
了
预测
。但是,我们将在循环内部定义k-不同
的
模型
,最后
的
模型
将是仅在最后一个折叠上训练
的
<
浏览 3
提问于2021-02-27
得票数 1
2
回答
如何
将
模型
方程添加到rapidminer应用
模型
图中?
让我们假设您运行
线性
回归
。是否可以
使用
线性
回归
模型
方程注释应用
模型
图(显示数据和
线性
回归
拟合/
预测
)?如果是这样的话,是怎么做
的
?
浏览 3
提问于2013-06-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
预测
,(找到正确
的
模型
)
、
、
、
、
使用
Python,
我
正在尝试
使用
历史销售数据来
预测
产品
的
未来销售数量。
我
也在尝试
预测
不同产品组
的
这些计数。例如,
我
的
列如下所示:如果
我
想构建一个
使用
历史数据(时间)
预测
每个部门/
浏览 4
提问于2018-08-22
得票数 1
3
回答
为什么多元
回归
有这么多
的
假设,而先进
的
机器学习算法几乎没有?
、
我
在分析一个房地产数据集。虽然所有的
回归
假设都失败了,但我
的
XGBoosting
模型
却蓬勃发展。
我
是不是遗漏了什么?在这种情况下,XGBoost仅仅是一个优越
的
模型
吗?
浏览 2
提问于2019-07-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
从训练和测试集创建
线性
模型
我
有一个数据集,
我
首先对其
进行
了混洗,然后将其划分(k倍)为一个数据帧,该数据帧是训练集(67个观察值)和一个表示测试集(10个观察值)
的
数据帧。
我
如何
使用
训练集在R中建立
线性
模型
来
预测
测试集?
浏览 1
提问于2017-03-07
得票数 0
2
回答
为什么梯度提升在
线性
回归
中不起作用?
、
、
、
是国标
使用
决策树
回归
内部混乱,请澄清。
我
正在尝试集成技术,以获得当前数据集
的
最佳分数。此外,递归特征消除方法似乎也存在问题,相关矩阵直觉和SKLearn
的
相关矩阵直觉应该产生相似的特征重要性。DataFiles/50_Startups.csv' dataset=pd.read_csv(StringIO(s)) 关联矩阵清楚地表明,R&D支出对利润标签
的
预测
意义最大此外,为什么利润特征部分<e
浏览 2
提问于2017-07-31
得票数 0
1
回答
如何
决定
使用
线性
回归
模型
还是非
线性
回归
模型
?
、
、
、
人们应该
如何
决定
使用
线性
回归
模型
还是非
线性
回归
模型
?对于简单
的
x和y数据集,
我
可以很容易地通过绘制散点图来决定应该
使用
哪种
回归
模型
。 在x1,x2,.,xn和y等多变量
的
情况下.
我
如何
决定必须
使用
哪一种
回归</
浏览 4
提问于2015-02-06
得票数 3
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