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基于R统计软件三次样条和平滑样条模型数据拟合及预测

p=9670 样条线是拟合非线性模型并从数据中学习非线性相互作用一种方法。  三次样条  三次样条 具有连续一阶和二阶导数。...我们通过应用基础函数来变换变量  并使用这些变换后变量拟合模型, 向模型添加非线性, 使样条曲线能够拟合更平滑 。...    R中使用函数拟合三次样条。...平滑样条线  我们在平滑样条曲线中目的是通过添加粗糙度最小化误差函数 。 现在我们可以注意到,红线(即“平滑样条线”)更加摇摆不定,并且更灵活地拟合数据。这可能是由于高度自由度所致。...结论 因此, 我们需要对数据或变量进行一些转换,以使模型在学习输入X i Xi和输出  Y之间非线性相互作用时更灵活,更强大。

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R语言里非线性模型:多项式回归、局部样条、平滑样条、广义加性模型分析

事实证明,我们实际上可以非常有效地计算LOOCV,以平滑样条曲线,回归样条曲线和其他任意基函数。 平滑样条线通常比回归样条线更可取,因为它们通常会创建更简单模型并具有可比拟合度。...广义加性模型 GAM模型提供了一个通用框架,可通过允许每个变量非线性函数扩展线性模型,同时保持可加性。 具有平滑样条GAM并不是那么简单,因为不能使用最小二乘。...缺点 主要局限性在于该模型仅限于累加模型,因此可能会错过重要相互作用。...GAMs 现在,我们使用GAM通过年份,年龄和受教育程度自然样条来预测工资。由于这只是具有多个基本函数线性回归模型,因此我们仅使用该  lm() 函数。...为了适合更复杂样条曲线 ,我们需要使用平滑样条曲线。 ## Loaded gam 1.09.1 绘制这两个模型  year 是线性。我们可以创建一个新模型,然后使用ANOVA测试 。

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R 案例|绘制不同分布 QQ

简单版本 绘制正态分布 QQ 对于经典正态分布 QQ ,大家可能并不陌生,并且在网上可以找到很多“搬运”中文推文。但是解释都不是很清楚。...QQ 这里先绘制其指数分布 QQ 。...具体如何拟合,读者自行搜索 R 包中相关函数。 其他代码基本不变,主要是将 stat_qq_line() 和 stat_qq_point() 中分布设定下,参数设定下。...读者可以使用其他分布进行拟合,并比较对应 QQ ,寻找最合适分布。 然后把这些 QQ 合并到一起,通过可视化直观进行比较。 这里使用 cowplot[2] 包,将两进行合并。...小编对该包介绍做过几期,可见:cowplot包:用R添加水印。其他合并方式还有:R可视乎|合并多幅图形。

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如何获得可调整矢量统计

矢量统计听过。 可调整矢量统计是什么呢? 今儿说说EMF图片格式。...EMF图片优点是放大不失真,且图片较小,一般黑白统计仅几十KB,最重要是图片是可编辑。电脑自带软件只能用画图工具打开EMF图片预览,不能使用照片查看器预览。...因为有些时候,期刊在出版时需要根据版面的实际情况微调统计数字方向或样式。由此看来,EMF格式统计就显得十分重要了。 获取EMF格式统计,还得靠老科研软件GraphPad Prism。...所有的矢量都是由不同矢量元素组合,最后编组为一个整体形成。 因此,我们只需点击图片,右键取消编组即可自由移动图中元素了。这就是可编辑图片意思。 ? 移动效果:↓ ?...总之,今天推文主要是向大家推荐使用这种矢量图片格式。基本上,任何软件导出图片时,只要存在EMF格式选择项,尽量首选此格式,便于AI组或满足期刊要求。

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E-R向关系模型转换_简述ER模型

1.实例1:将教学管理ER转换为关系模式 (1)把三个实体类型转换成三个模式:    ①系(系编号,系名,电话)    ②教师(教工号,姓名,性别,职称)    ③课程(课程号,课程名...①系(系编号,系名,电话,主管人教工号)    ②教师(教工号,姓名,性别,职称,系编号) ③课程(课程号,课程名,学分,系编号) (3)第三步:对于M:N联系“任教”,则生成一个新关系模式...:    ①任教(教工号,课程号,教材) (4)这样,转换成四个关系模式如下:    ①系(系编号,系名,电话,主管人教工号)    ②教师(教工号,姓名,性别,职称,系编号)    ③课程...(课程号,课程名,学分,系编号)    ④任教(教工号,课程号,教材) 2.实例2:一元联系类型ER结构转换为关系模式 (1)运动员名次之间存在着1:1联系    ①运动员(编号,姓名...零件名,规格)    ②组成(零件号,子零件号,数量) 3.实例3:三元联系ER结构转换为关系模式    ①仓库(仓库号,仓库名,地址)    ②商店(商店号,商店名)

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R语言中多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型

相关视频 多项式回归 扩展可能是假设某些多项式函数, 同样,在标准线性模型方法(使用GLM条件正态分布)中,参数 可以使用最小二乘法获得,其中 在 。...即使此多项式模型不是真正多项式模型,也可能仍然是一个很好近似值 。...如果多项式函数次数足够大,则可以获得任何一种模型, reg=lm(y~poly(x,5),data=db) 但是,如果次数太大,那么会获得太多“波动”, ----01 02 03 04 reg...交叉验证想法是考虑 是使用局部回归获得预测。 我们可以尝试一些真实数据。...\[xr<=3\],predict(reg)\[xr<=3\],col="red") lines(xr\[xr>=3\],predict(reg)\[xr>=3\],col="blue") 可以将用该样条获得预测与子集

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R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者数量

p=18550 我根据泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型对一个十字路口骑自行车者数量进行预测, str(base) 'data.frame': 214 obs. $ 日期 : chr...newbase = data.frame(DAY=as.factor( 最高温度=c(85,85),最低温度=c(70,70, 降雨量=c(0,0)) 让我们创建一个包含所有解释变量模型。...我们还可以回归最小温度,以及最大和最小温度之间温差(在线性模型中,模型是等效,但是通过非线性变换,可以更简单地给出差异) ? 现在,我们可以比较这四个模型及其预测。...例如,对于线性模型(虚拟变量表示没有下雨), predict(reg,newdata=newbase,type="response se.fit=TRUE 对于星期一,我们获得λ95%置信区间...换句话说,通过更改模型,我们对预测置信区间进行了更改(有时区间完全不相交)。 ---- ?

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如何画出漂亮深度学习模型

现在搞AI研究写论文,其中论文里框架模型很是考验你画图能力,不费一番心思功夫,怎能画出一个入得Reviewer法眼,论文也不大好中,很是发愁。...好消息来了,elvis介绍了有个ML visual利器,提供一份32页PPT模型素材,你在上面可以直接使用画出你要机器学习深度学习模型,再也不用担心画图了!...比如要画一个 基于一个Transformer模型,直接在上面修改就可以了,是不是很容易上手?...ML Visuals是一个新协作项目,通过使用更专业、更吸引人、更充分图块来帮助机器学习社区改进科学传播。你可以在你演讲或博客文章中自由使用视觉效果。...机器学习深度学习模型素材32页PPT

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R语言广义线性模型(GLM)广义相加模型(GAM):多元平滑回归分析保险投资风险敞口

p=13885 ---- 在之前课堂上,我们已经看到了如何可视化多元回归模型(带有两个连续解释变量)。...在此,目标是使用一些协变量(例如,驾驶员年龄和汽车年龄)来预测保险索赔平均成本(请注意,此处损失为责任损失)。通过对数链接从(标准)广义线性模型获得预测。...,让我们使用样条曲线平滑这两个变量, 使用加法平滑函数,我们获得了一个对称(由于加法特性) 而带有二元样条回归gam 我不能在广义线性模型中使用双变量样条,但是考虑到广义可加模型(现在绝对不是可加模型...---- 最新见解 用SPSS估计HLM层次线性模型 python用线性回归预测股票价格 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言分层线性模型案例 线性混合效应模型Linear Mixed-Effects...Models部分折叠Gibbs R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus分层线性模型HLM R语言曲线回归:多项式回归、多项式样条回归、非线性回归数据分析

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【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中应用|附代码数据

一个很好方法是在“结”点处将光滑曲线链接在一起,我们称之为“样条曲线” 我们可以在常规回归中使用这些样条曲线,但是如果我们在GAM背景中使用它们,我们同时估计了回归模型以及如何使我们模型更光滑。...第一个是function gam.check,它绘制了四个:残差QQ,线性预测变量与残差,残差直方图以及拟合值与因变量关系。让我们诊断模型gam_4和gam_6。...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与偏残差 R语言广义相加(加性)模型(GAMs)与光滑函数可视化 R语言里非线性模型:多项式回归、局部样条、平滑样条、...广义相加模型GAM分析 R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析 R语言中多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型...R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者数量 R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测 R语言中多项式回归、B样条曲线(B-spline

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R语言机器学习实战之多项式回归|附代码数据

---- 点击标题查阅往期内容 R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口 左右滑动查看更多 01 02 03 04 如何拟合多项式回归 这是我们模拟观测数据...模型参数置信区间: confint(model,level = 0.95) 拟合vs残差 总的来说,这个模型似乎很适合,因为R平方为0.8。...GAM分析 R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析 R语言中多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型...R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者数量 R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升...(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化 如何R语言在机器学习中建立集成模型

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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

我们为这些数据拟合GAM 它拟合具有单个光滑时间项模型。我们可以查看以下预测值: plot(CO2_time) 请注意光滑项如何减少到“普通”线性项(edf为1)-这是惩罚回归样条曲线优点。...您可以ggplot 像本教程前面所述那样使用 简单模型,但是对于更复杂模型,最好知道如何使用predict预测数据 。...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与偏残差 R语言广义相加(加性)模型(GAMs)与光滑函数可视化 R语言里非线性模型...:多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析...R语言中多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者数量 R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测

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【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中应用

如果您要建立回归模型,但怀疑光滑拟合会做得更好,那么GAM是一个不错选择。它们适合于非线性或有噪声数据。 7 gam拟合 那么,如何 为上述S型数据建立 GAM模型?...9检查模型: 该 gam.check() 函数可用于查看残差,但它也可以测试光滑器以查看是否有足够结来描述数据。但是如果p值很低,则需要更多结。...一个很好方法是在“结”点处将光滑曲线链接在一起,我们称之为“样条曲线” 我们可以在常规回归中使用这些样条曲线,但是如果我们在GAM背景中使用它们,我们同时估计了回归模型以及如何使我们模型更光滑。...第一个是function gam.check,它绘制了四个:残差QQ,线性预测变量与残差,残差直方图以及拟合值与因变量关系。让我们诊断模型gam_4和gam_6。...本文摘选《R语言广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中应用》

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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

我们为这些数据拟合GAM 它拟合具有单个光滑时间项模型。我们可以查看以下预测值: plot(CO2_time) 请注意光滑项如何减少到“普通”线性项(edf为1)-这是惩罚回归样条曲线优点。...您可以ggplot 像本教程前面所述那样使用 简单模型,但是对于更复杂模型,最好知道如何使用predict预测数据 。...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与偏残差 R语言广义相加(加性)模型(GAMs)与光滑函数可视化 R语言里非线性模型...:多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析...R语言中多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者数量 R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测

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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

我们为这些数据拟合GAM它拟合具有单个光滑时间项模型。我们可以查看以下预测值:plot(CO2_time)请注意光滑项如何减少到“普通”线性项(edf为1)-这是惩罚回归样条曲线优点。...您可以ggplot 像本教程前面所述那样使用 简单模型,但是对于更复杂模型,最好知道如何使用predict预测数据 。...: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与偏残差R语言广义相加(加性)模型(GAMs)与光滑函数可视化R语言里非线性模型:多项式回归、局部样条...、平滑样条、 广义相加模型GAM分析R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析R语言中多项式回归、局部回归...、核平滑和平滑样条回归模型R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者数量R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言中多项式回归、B样条曲线

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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

我们为这些数据拟合GAM它拟合具有单个光滑时间项模型。我们可以查看以下预测值:plot(CO2_time)请注意光滑项如何减少到“普通”线性项(edf为1)-这是惩罚回归样条曲线优点。...您可以ggplot 像本教程前面所述那样使用 简单模型,但是对于更复杂模型,最好知道如何使用predict预测数据 。...: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与偏残差R语言广义相加(加性)模型(GAMs)与光滑函数可视化R语言里非线性模型:多项式回归、局部样条...、平滑样条、 广义相加模型GAM分析R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析R语言中多项式回归、局部回归...、核平滑和平滑样条回归模型R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者数量R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言中多项式回归、B样条曲线

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抽象:如何从概念定义中提取模型

即将文本转换为可渲染数据模型。即结合语法解析、算法来对数据进行处理。 图形渲染。即基于 Konva.js Canvas 方式来渲染图形。...模型与概念 作为一个领域新手,在当前版本里,我构建模型来源于不同图形库实现。而正是这种参考了不同图形库,使得我对于什么是正确概念充满了迷惑性。...基于它,我们可以构建一个构建出一个基本模型: Graph 是一个包含了一系列对象数据结对,这些对象由表示关系 Edge(线条)和表示节点 Node(节点,或者 Vertex,即顶点) 组成。...在构建了基本模型之后,就可以将模型可视化出来 。...数据与模型渲染:Drawing 当我们拿到了模型及其数据之后,就可以对其进行渲染了,而在 Wiki 中 Rendering 讲述是 3D 图形渲染,对应于 2D 则是 Graph Drawing。

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SQL Server Analysis Services数据挖掘聚类分析职业、地区、餐饮消费水平数据|附代码数据

进而使餐饮企业获得更多利润。...中用决策树和随机森林预测NBA获胜者 python中使用scikit-learn和pandas决策树进行iris鸢尾花数据分类建模和交叉验证 R语言里非线性模型:多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型...GAM分析 R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析 R语言中多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型...R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者数量 R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升...(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化 如何R语言在机器学习中建立集成模型

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如何用自己数据训练MASK R-CNN模型

如果你想学习如何转换自己数据集,请查看如何用pycococreator将自己数据集转换为COCO类型。 这次重点将是自动标记图像中所有形状,并找出每个图形位置,精确到像素。...在我们开始训练自己Mask R-CNN模型前,首先来搞清楚这个名称含义。我们从右到左来介绍。 “NN”就是指神经网络,这一概念受到了对生物神经元是如何工作想象启发。...所以R,就是区域位置。R-CNN能够在找到物体周围绘制出边界框。现在R-CNN已经发展得比原始R-CNN更快,因此它们被称为“Fast R-CNN”和“Faster R-CNN”。...依次点击home/keras/mask-rcnn/notebooks/mask_rcnn.ipynb,现在你可以遍历所有Notebook,并训练自己Mask R-CNN模型。...现在尝试一下用自己数据来训练Mask R-CNN模型吧。

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