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沙龙
1
回答
对
不同
数据
集
进行
线性
回归
拟合
(
增强
)
r
、
dplyr
、
regression
我只是尝试计算一个
不同
数据
集
上的预测(
拟合
值),该
回归
模型是使用dplyr和
增强
函数构建的。然而,我一直收到错误。即使不使用dplyr,
增强
函数似乎也只接受构建模型所基于的
数据
集
。
浏览 45
提问于2020-12-31
得票数 0
回答已采纳
2
回答
为什么梯度提升在
线性
回归
中不起作用?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
gradient-descent
请帮助我理解为什么梯度
增强
技术不起作用。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。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的选择,因为我已经明确通过了Y作为标签
线性
回归
适合?我是不是遗漏了什么
浏览 2
提问于2017-07-31
得票数 0
1
回答
机器学习中的堆叠建模建议
machine-learning
、
predictive-modeling
、
unsupervised-learning
、
supervised-learning
我已经在训练
数据
集
上建立了几个模型,我
对
结果不满意,我希望把它们结合在一起,生成一个新的模型,所以我的想法是,因为我已经有了现有模型的结果,我想在原始特征
数据
集
之上创建一个新的
数据
集
,将现有模型结果作为单独的特性,应用聚类来过滤原始
数据
集中的一些
数据
,并希望在所有相同的模型之间训练模型,并获得结果,这会被称为叠加建模吗?
浏览 0
提问于2019-10-18
得票数 3
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3
回答
如何用
线性
回归
模型
进行
预测?
java
、
apache-spark
、
linear-regression
、
apache-spark-ml
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
拟合
成
线性
回
浏览 8
提问于2017-06-27
得票数 3
回答已采纳
4
回答
为什么几种类型的模型会给出几乎相同的结果?
data-mining
、
classification
、
binary
我分析了一个400 k记录和9个变量的
数据
集
,因变量是二进制的。我已经
拟合
了一个logistic
回归
,一个
回归
树,一个随机森林,和一个梯度
增强
树。当我在另一个
数据
集
上验证它们时,它们都给出了完全相同的
拟合
优度。 为何会这样呢?我猜这是因为我的观察值
对
可变比率太高了。如果这是正确的,那么在什么情况下,
不同
的模型会产生
不同
的结果?
浏览 0
提问于2014-08-18
得票数 10
回答已采纳
2
回答
在Java中,是否存在对非均匀分布的时间序列
数据
进行
插值的实现?
java
、
curve-fitting
我有一些matlab代码,它需要时间序列
数据
在时间上均匀分布才能产生答案。读取
数据
文件的驱动器matlab代码在读取文件后也对
数据
运行立方( x,y,xi,‘’),因为
数据
在时间上不是均匀分布的。matlab版本不能处理大量的
数据
文件,不能用于生产。 我的实际问题是,在哪里可以找到已经实现了立方‘interp1’方法的Java库,以便在将
数据
读取到进程中时使用?
浏览 2
提问于2010-09-30
得票数 8
5
回答
线性
回归
中范畴特征的去除
scikit-learn
、
linear-regression
、
feature-engineering
这是一个关于
线性
回归
的设计问题。以下是我们的
数据
集
的一些信息:我们还尝试了提取分类特征,并
对
我们的三个分类特征的每一个可能组合运行
线性
回归</e
浏览 0
提问于2018-03-05
得票数 3
1
回答
使用Numpy对
数据
进行
分库以简化
线性
回归
python
、
numpy
、
linear-regression
、
keras
、
conv-neural-network
我使用Keras和TensorFlow作为后端,使用ConvNets
进行
回归
。 首先,有没有一种很好的方法从训练样本中剔除超出可见
回归
界限的
数据
此外,我在脑海中有一个
不同
的方法,那就是创建具有0到1边缘的100
数据
箱,然
浏览 1
提问于2017-02-17
得票数 1
1
回答
基于形状的非
线性
回归
分类
machine-learning
、
classification
、
regression
我有一个由成千上万个个体的y~x关系组成的
数据
集
,它们的关系可以有
不同
的形状。例如,它们可以遵循指数,渐近,逻辑或驼峰形状(具有
不同
的偏度)模式.实际上,我不知道这些关系的所有形态,这些只是我假设会出现的几种模式。我需要一种方法来将这些关系分类成一个非
线性
模式,而不需要查看每一个单独的关系。我想知道在机器学习中是否有办法做到这一点。我愿意坐下来自己
对
一些模式
进行
分类,但希望避免手工
对
它们
进行
分类。最终,我
对
预测不感兴
浏览 0
提问于2019-11-01
得票数 1
1
回答
如何提高sklearn SVR的速度?
python
、
svm
、
sparse-matrix
、
scikit-learn
对于每个子矩阵,SVR
拟合
大约需要10分钟。有什么方法可以加速这一过程?请推荐任何
不同
的方法或
不同
的python包。谢谢!
浏览 7
提问于2013-03-23
得票数 5
回答已采纳
2
回答
如何识别ML模型是否过度
拟合
数据
集
?
python
、
machine-learning
、
machine-learning-model
我一直在比较sklearn中的
不同
回归
模型,在这样做的过程中,我
对
我得到的模型的评分值感到困惑。在下面的代码中,您可以看到我同时使用了
线性
回归
和岭
回归
,但是训练和测试
数据
集
的分值差异很大。---RIDGE REGRESSIONTest Score 0.32642156452579363 我的问题是,训练
数据
集
和测试
数
浏览 19
提问于2019-04-25
得票数 0
2
回答
MATLAB散点图中的
线性
回归
线
matlab
、
regression
、
least-squares
利用matlab的lsline函数可以得到最小二乘
线性
回归
线。但是,我也想得到残差。我怎样才能在matlab中得到它。为此,我需要知道
线性
回归
线的参数a和b ax+b
浏览 1
提问于2012-06-26
得票数 6
回答已采纳
1
回答
如何开始分析和建模一个学术项目的
数据
,而不是统计学家或
数据
科学家
dataset
、
predictive-modeling
、
data-cleaning
、
linear-regression
我为一篇PhD论文收集了
数据
,需要帮助我理解如何构建一个路线图来
进行
分析和统计分析。PhD本身并不是在统计或机器学习,但我想了解的步骤和类型的分析,我必须遵循的
数据
分析的高级学位?在我收集的
数据
中,有623项观察,包括一个连续因变量和13个自变量(连续、分类和序数),它们是根据研究经验和文献综述定义的。我考虑做几个
回归
分析来预测因变量,并研究其上的影响因素(如果它们是正的、负的,以及它们的大小)。我尝试过多元
线性
回归
,包括
对
自变量的
不同</em
浏览 0
提问于2015-09-19
得票数 1
回答已采纳
1
回答
需要帮助理解以下for循环
linear-regression
我
对
编码很陌生,我试图理解下面的python代码行,特别是for循环。有人能帮我详细了解一下吗?
浏览 1
提问于2020-06-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
线性
回归
与非
线性
回归
(基本起点)
machine-learning
、
neural-network
、
linear-regression
、
non-parametric
因此,我的怀疑基本上是
线性
回归
,我们试图
拟合
一条直线或一条曲线,
对
给定的训练
集
。现在,我相信当特性(自变量)增加时,参数也会增加。因此,计算这些参数在计算上是昂贵的。所以,我想这就是我们走向非
线性
的原因!?我的理解
对
吗? 我的下一个疑问是,对于
线性
回归
的过度
拟合
,我们说模型是记忆的。我所理解的是,参数调整的方式只能预测给定的输入,并且会给输出带来不好的结果,原因是我们没有
拟合
一条广义的线或曲线。但我
浏览 0
提问于2020-05-08
得票数 1
回答已采纳
2
回答
对于添加到所有输入特征的大(未知)常量,我如何校正
线性
回归
?
r
、
machine-learning
当我使用这些输入特性的log运行
线性
回归
时,我得到的R^2值约为0.98。 然而,如果我在运行上面的
拟合
之前将1E-2添加到我的每个输入特性中,我会得到一个R^2值0.5616。
浏览 0
提问于2013-10-31
得票数 0
1
回答
带系数的
线性
回归
问题
r
我们得到了用于
线性
回归
的以下
数据
集
数据
集
1:https://github.com/Iron-Maiden-19/regression/blob/master/shel2x.csv,我们
拟合
这个
线性
回归
模型模型A modelA <- lm(Y ~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + X8,data=shel2x) 这很好,但我们遇到了以下问题,
浏览 14
提问于2020-04-29
得票数 0
回答已采纳
2
回答
线性
回归
中的过
拟合
machine-learning
、
statistics
、
linear-regression
、
overfitting
我刚开始机器学习,我很难理解
线性
回归
模型中过度
拟合
是如何发生的。 考虑到我们只使用两个特征变量来训练一个模型,一个平面怎么可能被一组
数据
点过度
拟合
呢?我假设
线性
回归
只用一条线来描述两个变量之间的
线性
关系和一个平面来描述三个变量之间的关系,我很难理解(或者更确切地说是想象)如何在一条线或一个平面上发生过度
拟合
?
浏览 0
提问于2020-08-27
得票数 16
1
回答
线性
回归
为负r平方,随机森林
回归
为正r平方
python
、
machine-learning
、
regression
、
linear-regression
、
random-forest
我的
线性
回归
的R平方分数是-1.56,但我的随机森林
回归
的R平方分数大约是0.48。能得到这样的分数吗?
浏览 1
提问于2020-06-02
得票数 0
1
回答
在Python中创建文件OLS
python
、
pandas
我
对
Python不太了解,但我必须破解它才能完成评估,运行以下代码来加载所需的库,并创建适合模型的
数据
集
。对于上述代码片段中加载的波士顿
数据
集
,执行
线性
回归
。使用RM变量作为自变量。最后,在代码中打印模型摘要。 您可以使用vim
浏览 2
提问于2018-01-10
得票数 0
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