当结果是具有两个以上类别的比例数据时，R中的逻辑回归？
当结果是具有两个以上类别的比例数据时，R中的逻辑回归可以使用多项式逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）或者有序逻辑回归（Ordinal Logistic Regression）来进行建模和预测。
多项式逻辑回归适用于具有多个无序类别的情况，它通过将多个二元逻辑回归模型组合起来，来预测多个类别之一的概率。在R中，可以使用multinom函数来进行多项式逻辑回归建模。该函数属于nnet包，可以通过安装和加载nnet包来使用。
有序逻辑回归适用于具有有序类别的情况，它假设类别之间存在一种有序关系，并通过拟合一个单一的模型来预测类别的顺序。在R中，可以使用polr函数来进行有序逻辑回归建模。该函数属于MASS包，可以通过安装和加载MASS包来使用。
逻辑回归在云计算领域的应用非常广泛，例如在用户行为分析、客户分类、信用评分、欺诈检测等方面都有应用。在腾讯云中，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）来进行逻辑回归建模和预测。该平台提供了丰富的机器学习算法和工具，可以帮助用户快速构建和部署逻辑回归模型。
更多关于腾讯云机器学习平台的信息，可以访问以下链接：
请注意，以上答案仅供参考，具体的建模和预测方法还需要根据实际情况和数据特点进行选择和调整。
相关·内容
我一直在我的tweets数据集上运行逻辑回归、神经网络、朴素贝叶斯和SVM模型。我正在做情感分析，其中R是根据训练数据预测文本是积极的、中性的还是消极的。
我注意到varImp对于神经网络、朴素贝叶斯和支持向量机总是相同的。然而，logistic回归的变量具有非常不同的变量重要性。我只是好奇为什么会这样？逻辑回归不是一个很好的文本分析模型吗？或者有没有适合使用它的时候？
浏览 5提问于2016-04-23得票数 1
这也许是个微不足道的问题，但我不知道在哪里能找到答案。我想知道在R中使用glm()进行logistic回归时，如果响应变量Y的因子值为1或2，那么glm()的结果是否与logit(P(Y=1))或logit(P(Y=2))相对应？如果Y有逻辑值TRUE或FALSE怎么办
浏览 3提问于2020-06-21得票数 2
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我试图在R中绘制一个logistic回归，对于一个连续的自变量和一个二分的因变量。我对R的经验非常有限，但是我的教授让我把这个图表添加到我正在写的一篇论文中，他说R可能是创建它的最好方法。无论如何，我确信这里有很多错误，但这是以前在StackOverflow上提出的那种错误：
ggplot(vvv, aes(x = vvv$V1, y=vvv$V2)) + geom_point() + stat_smooth(method="glm", family="binomial", se=FALSE)
curve(predict(ggg, data.frame(V1=
浏览 3提问于2015-01-01得票数 2
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关于glmnet包中的标准化选项，我有一个问题。
我理解，为了使系数有意义，对数据集进行缩放或标准化对于回归分析是必要的。
通常，对于线性回归(例如，在R中使用glm函数)，在运行glm模型之前，我使用scale()函数手动缩放数据集。
但是，似乎在使用glmnet包(用于正则化回归)时，标准化选项确实会标准化数据集，从而使系数本身具有意义(可比较)。我说的对吗？
如果这是正确的，那么假设我运行以下代码。结果表明，变量"x3“的系数最高(在绝对值范围内)。那么，可以得出变量"x3“是判别类别的最重要变量吗？？
我期待着听到任何意见！谢谢。
set.seed(12345)
ex
浏览 2提问于2021-07-28得票数 0
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如果所有分类标签都可以用数值表示，这是否意味着我可以通过将分类标签编码为数字来在任何分类任务中使用回归模型？
我最近正在研究一个二进制分类问题，它有两种输出类型：'0‘代表正面，'1’代表负面。我使用随机森林分类器来解决这个问题，但我看到其他人使用随机森林回归来解决同样的问题。经过思考，这对我来说是有意义的--最终的期望输出是连续值，我可以训练一个回归模型来获得表示输出类别的预测连续值。
这让我思考是否可以在其他分类任务中使用回归模型。例如：
为了对“猫”和“狗”这两个图像进行分类，我使用LabelEncoder将其编码为0和1，然后它就变成了一个回归问题。
希望我的问题清楚了
浏览 23提问于2019-07-30得票数 0
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我想使用两个度量来评估逻辑回归模型(二元事件)：1. model.score和混淆矩阵，它们给我81%的分类准确率；2. ROC曲线(使用AUC)，它返回50%的值 这两个结果是矛盾的吗？有没有可能我错过了什么，但还是找不到？ y_pred = log_model.predict(X_test)
accuracy_score(y_test , y_pred)
cm = confusion_matrix( y_test,y_pred )
y_test.count()
print (cm)
tpr , fpr, _= roc_curve( y_test , y_pred, d
浏览 99提问于2019-05-12得票数 0
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我试图理解有界响应变量的数据集的两种不同的拟合方法之间的区别。响应变量是一个分数，因此范围为0,1。我通过Google搜索发现，有很多不同的方法，因为这是一个常见的操作。我目前感兴趣的股票R GLM拟合和Beta回归提供的betareg包之间的差异。我使用来自"betareg“包的GasolineYield数据集作为我的示例数据集。在我发布代码和结果之前，我的两个问题如下：
我是否正确地使用内建R GLM在R中进行Logistic回归拟合？
为什么Beta回归中的标准误差比R logistic回归的标准误差小得多？
R设置代码
library(betareg)
data
浏览 0提问于2014-04-21得票数 2
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我正在用两个独立的分类变量和一个数值响应变量来拟合回归模型。我有两个级别的可变类别，A和B；三个级别的可变颜色，红色，橙色和黄色。但这些级别的大小差别很大。我在这里打印一个例子：
Category Color Price
A R 12
A R 43
A Y 32
A Y 31
A R 21
A Y 56
A Y 34
A Y 23
A R 12
A R 6
A R 43
B Y 32
B R
浏览 0提问于2016-05-14得票数 0
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嗨:我非常感谢任何帮助我解决这个问题的人。我的帮助搜索没有帮助。
我正在运行svy logistic回归结果(0/1)：
lhpo<-svyolr(polco~hsageir + gender + dose, design,
method = c("logistic"),data=kids)
我得到了这个错误信息:响应必须是一个因素
我尝试过as.factors等途径，但没有成功。该模型在glm (使用family=binomial)中工作得很好
有什么想法吗？
提前感谢
是啊
浏览 3提问于2013-07-17得票数 0
我正在使用xgboost创建一个模型。关于参数，它的objective是survival:cox，eval_metric是cox-nloglik。输出Y在-800到800之间。然而，预测的值是大的(范围从10^3到10^13)。为什么会这样呢？xgboost中Cox回归的结果是什么？
浏览 0提问于2019-05-16得票数 3
有预测比例的标准方法，如logistic回归(无阈值)和β回归。已经就这方面进行了讨论：
我不知道在sklearn框架中是否存在工作。
浏览 3提问于2017-05-29得票数 6
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我在寻找这个答案，我真的很惊讶没有找到它。我只想在R中进行三级logistic回归。
让我们定义一些人工数据：
set.seed(42)
y <- sample(0:2, 100, replace = T)
x <- rnorm(100)
我的变量y包含三个数字- 0、1和2。所以我认为最简单的方法就是使用：
glm(y ~ x, family = binomial("logit"))
然而，我得到的信息是，y应该在0,1之间。您知道我如何能够执行这种回归吗？
请注意-我知道执行多级logistic回归并不那么简单，有几种方法可以这样做，比如一比一。但是当我在寻找它
浏览 4提问于2021-04-17得票数 1
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4回答
我知道logistic回归适用于二元分类，而softmax回归则适用于多类问题.如果我用相同的数据训练多个logistic回归模型，并将它们的结果归一化，得到多类分类器而不是使用一个softmax模型，会有什么不同吗？我想结果是一样的。我可以说：“所有的多类分类器都是二进制分类器的级联结果”。(神经元网络除外)
浏览 3提问于2016-03-17得票数 24
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我正在执行逻辑回归，我怀疑我的数据集中有分类(0，1)以及连续变量。现在，我需要在0到1之间缩放我的连续变量吗？因为我的连续变量中很少有10k的值，在执行logistic回归时，将这些连续值与分类变量一起保留是否有意义？
浏览 3提问于2018-10-08得票数 0
我正在使用sklearn在Python中执行相当直接的多元线性回归。参见下面的代码片段- full_results是一个数据帧，其中所有变量都是数字。 这个代码的结果是一个决定系数，我相信它表示了由于x1 - x4的组合，y的变化有多大。 我的问题是，决定系数是否可以在4个输入变量之间分开，这样我就可以看到y的变化分别归因于每个变量。 当然，我可以对每个变量单独运行单变量线性回归，但这不像是正确的解决方案。 我记得很多年前在统计课上，在R做过类似的事情。 from sklearn.linear_model import LinearRegression
x = full_results[[
浏览 46提问于2021-11-19得票数 0
我有一个二进制因变量t和分类特性。我们甚至可以简化为二进制特性，因为我可以一个热编码的分类变量。在实践中，单热编码会导致二进制特征中的共线性，所以为了简单起见，让我们假设我们只有D二进制特征。其目的是估计t=1的概率。
原则上，我可以使用logistic回归。但是，考虑到输入数据的分类性质，他们实际上定义了一个2^D单元格表。因此，我可以只估算每个单元中t=1样本的比例(例如，使用最大似然估计)。
我认为这应该类似于logistic回归，因为这两种方法都假定了二项式似然函数。然而，logistic回归假设日志概率是输入变量的线性函数(在密度估计过程中不假定)。考虑到输入的二元性，我认为这个假设
浏览 0提问于2021-07-06得票数 0
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这是我在knn回归中为两个变量编写的代码：
X = df[['Health index', 'Number of PHYSICIAN']]
y = df['Mortality rate']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=42)
neigh = neighbors.KNeighborsRegressor(n_neighbors=5).fit(X_train, y_train)
sample = [1000,
浏览 10提问于2022-10-23得票数 1
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我正在使用R中的软件包对一个因变量运行顺序逻辑回归，该因变量基于1-5个likert标度，并试图找出如何测试比例优势假设。
我目前的模型是y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x2*x3 + (1|ID) + (1|form)，其中x1和x2是二分的，x3和x4是连续变量。(92名受试者，4种表格)。
就我所知道,
-在较新版本的clmm中未实现“nominal”。
-clmm2 (旧版本)不接受多个随机变量
-nominal_test()似乎只对clm2有效(根本没有随机效果)
对于不同的dv (只有一个随机项，没有交互)，我使用了：
m1 <- clmm2 (y ~ x1
浏览 0提问于2014-05-01得票数 1
我有两个不同分辨率的栅格层，我想加入。一个有较高的分辨率(透明黄色)，另一个有较低的分辨率，但范围更大(整个地球)，并有关于不同类别的信息(在这里用不同的颜色绘制)。生成的栅格应具有此处以黄色绘制的栅格的较高分辨率和范围，但应与其他栅格连接，例如包含其所在类别的信息。
真的很感谢大家的帮助！干杯
浏览 130提问于2021-05-14得票数 0
1回答
从回归模型中删除常数
、、、
本文尝试从两台仪器上对不同测量技术的两个变量(X,Y)进行标定，线性回归分析的结果如图像所示。
结果表明，回归常数无统计学意义，但模型具有显着性。我尝试删除回归常数(它是一个非常小的值接近于零)，新模型的R提高到90%。删除回归常数正确吗？
📷
浏览 0提问于2020-08-26得票数 1
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这是我的代码： regr = DecisionTreeRegressor(max_depth = 2)
regr.fit(X_train, y_train)
y_pred = regr.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print('DT: mse = '+ str(mse) + ' r2 = '+ str(r2))
->result: DT: mse = 0.6600129794020736 r2 = 0.4
浏览 41提问于2020-12-22得票数 1
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因此，我尝试使用python的statsmodels.api进行预测，对二元结果进行逻辑回归。根据教程，我正在使用Logit。当我尝试对测试数据集进行预测时，每个记录的输出都是0到1之间的小数。它不应该给我0和1吗？或者我必须使用一个四舍五入函数或者别的什么来转换它们。
请原谅这个问题的无礼。我开始了我的旅程。
浏览 0提问于2014-10-23得票数 3
我正在使用R Studio，并有一个调查的数据，使用地层，重量，和嵌套。因此，我使用library(survey)来设置svydesign，然后使用svyglm使用所述svydesign (保存为output2)来完成所需的逻辑回归。
当我试图在R上使用library(epiDisplay)或任何其他流行病学软件包时，我会得到以下错误：
logistic.display(output2) logistic.display(output2)误差:非logistic回归模型
这个包对于使用glm的回归结果是正确的，而不是svyglm。我如何结合我的调查设计，但仍然得到流行病学的结果？是否有一个
浏览 0提问于2019-09-27得票数 0
1回答
是否可以使用panelAR包导出使用stargazer创建的回归表？当我尝试的时候
% Error:无法识别的对象类型。
首先创建一个数据框架可能会起到这个作用，但由于我对R相当陌生，所以我不知道该如何做。
浏览 3提问于2015-11-13得票数 1
我在r中运行了一个多元回归模型，其中的变量具有多个级别。在输出中，汇总显示了两个变量中除一个变量之外的每个级别的结果！我不明白为什么它不能全部显示出来？
例如，模型包括观察结果(测验的分数)，预测因素是醉酒(是-否)和“经验”(低-中-高)。在输出中，它返回这些因素变量中除“高经验”之外的每个级别的系数行。
我使用的是标准的lm()结构，即lm(score ~1+ drink + experience + controls，data=data)。有人能帮上忙吗？谢谢
浏览 0提问于2021-03-22得票数 0
我想知道如果我使用R-package randomForest在随机森林模型中包含两个级别的变量，实际会发生什么。我熟悉在多级数据上使用逻辑回归，其中您必须指定级别。随机森林也有类似的东西吗？或者，我是否可以将国家级变量和个人级变量放在同一随机森林模型中，并比较所有变量的重要性？
会很感谢你的帮助的。
浏览 1提问于2017-05-21得票数 2
我对R模型比较陌生，我遇到了GLM的建模功能。我对使用家庭“二项式”的Logistic回归感兴趣。我的问题是，当我的因变量可以接受两种可能的结果之一--比如“正”、“负”--计算估计值的默认结果是什么--该模型默认预测“正”或“负”结果的日志概率吗？此外，当因变量为
Yes或No
1或2
Pass或Fail
等等？
是否有规则R选择此默认值？有办法手动覆盖它吗？请澄清。
浏览 5提问于2017-01-08得票数 3
2回答
我要参加安德鲁·吴的课程--机器学习。他提到，与训练神经网络相比，训练具有多项式特征的logistic回归模型对于某些任务来说是非常昂贵的。那是为什么呢？我的意思是，当我们谈论神经网络时，我们通常看到的是一个参数非常多的模型，那么，为什么逻辑回归在计算上会更昂贵呢？
PS:下面是一些上下文(在关于神经网络的练习开始时)：
在本练习的前一部分中，您实现了多类逻辑回归来识别手写数字。然而，logistic回归不能形成更复杂的假设，因为它只是一个线性分类器(可以在logistic回归中添加更多的特征，例如多项式特征，但这可能会非常昂贵)。
浏览 0提问于2019-08-22得票数 0
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我在R中工作，我有两个向量，LE和NEE (长度5265)，我想用它们计算两者之间的线性回归，但每次用5个点，并将每个5点回归系数值放入另一个称为WUE_5的向量。这是计算所有点的回归系数的函数：
WUE_function <- function(NEE, LE) {
return(lm(NEE ~ LE)$coefficients[2])
}
我不知道如何编写一个循环，这个循环本质上包括
WUE_5 <- c(lm(NEE[1:5] ~ LE[1:5])$coefficients[2],
lm(NEE[2:6] ~ LE[2:6])$coefficien
浏览 3提问于2014-06-22得票数 1
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我使用的是稀疏组套索，这是一种惩罚回归。我使用的包是SGL。我尝试在R中运行示例，代码如下所示
set.seed(1)
n = 50; p = 100; size.groups = 10
index <- ceiling(1:p / size.groups)
X = matrix(rnorm(n * p), ncol = p, nrow = n)
beta = (-2:2)
y = X[,1:5] %*% beta + 0.1*rnorm(n)
data = list(x = X, y = y)
cvFit = cvSGL(data, index, type = "linear&
浏览 0提问于2014-10-21得票数 1
2回答
我是R的新手，正在尝试按组循环回归。对于我的数据，我有13个组，并希望创建13个对象--每个组的回归结果，这样我就可以将所有回归结果放在一个表中。以下是我尝试过的方法： for (i in 1:13) {groupi = lm(Yvariable ~ Xvariables,
data = dataset,
subset = dataset$group== i )} 因此，我将有13个组‘i’对象，每个对象都是要放入表中的回归结果。谢谢!
浏览 28提问于2019-01-12得票数 0
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我一直在研究Cox回归方法在流失预测中的生存分析。Cox回归将允许我们确定订阅者在时间$t$之后取消订阅的概率，该概率由危险率定义：
$$ h(t \lvert X_i )= h_0(t)exp\big( \bold符号{\β}^T\bold符号{X}_{i} \big) $$
哪里
$h_0(t)$：当所有影响因素为0时，任何客户在时间t处流失的先验概率为基线风险。
$\boldsymbol{β} \in \mathbb{R}^D$：各系数的指数给出了一个危险比。这些应该是恒定的w.r.t时间(比例假设)。
$\boldsymbol{X}\in \mathbb{R}^{N\倍D}$：$N$示
浏览 0提问于2018-05-18得票数 3
2回答
我有一个数据集，大约有20000个观测数据，包括40个独立变量和1个因变量。我最初的目标是建立一个预测因变量的模型。我尝试了几种模型，并应用了线性回归和其他算法，如随机森林，当然，通过将数据集分割成训练和测试集。
不幸的是，我没有任何有意义的结果，我有很大的错误。我认为数据集有些“混乱”，所以我决定先进行一些聚类，然后在每个集群中应用回归。考虑到我的因变量可能表现出很大的变化，我认为我应该对所有变量(因变量和独立变量)进行聚类，因为每个簇都有类似的因变量值。我试着申请Kmeans，但我遇到了几个问题。首先，我似乎无法确定正确的集群数目。“肘部”方法给出了一个不清楚的数字，当我用较少的数据(大约
浏览 0提问于2018-11-13得票数 0
1回答
我想对y~x (只有1个因变量和1个自变量)进行回归，但我有异方差。Y的可变性随着x的增加而增加。为了处理它，我想通过R中的"gls()"函数使用加权最小二乘。
但我必须承认，我不知道如何使用它。我必须对gls函数的"weights“参数应用一个方差函数。但我不知道该选择哪一个以及如何使用它。
浏览 1提问于2013-07-01得票数 5
1回答
我的问题是关于更快的R-CNN的实施。
我读了这篇论文，并浏览了由算法作者编写的config.py文件，该算法可在此处获得：
我不太明白为什么我们需要BBOX_INSIDE_WEIGHTS (在第84行提到)和RPN_POSITIVE_WEIGHT (在第124行提到)？
在其他一些实现中，我还看到了锚点掩码(659行)、锚点回归权重和锚点回归掩码，它们可以在这里获得：
有人能给出一个简单而容易的答案吗?这些参数是用来做什么的，我们为什么真的需要它们？
浏览 3提问于2017-09-15得票数 1
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我对R很陌生，我需要R来识别一些数据是二进制的。所以我做了一个调查，，我希望R分析性别，喜欢，分享列为二进制-这样我就可以正确地绘制它们。
head(d)
Gender Age Like Share
1 Male 26 No 2
2 Male 23 Yes 0
3 Female 21 No 4
4 Male 19 No 0
5 Female 20 Yes 0
6 Male 23 No 4
问题是，我想要评估某些因素之间是否存在关联，为了做到这一点，我想要做一条类似于这样的回归线。但问题是我总是收
浏览 3提问于2015-03-11得票数 1
我的理解是，Softmax回归是Logistic回归的推广，它支持多个类。
Softmax回归模型首先计算每个类别的分数，然后应用softmax函数对每个类别的分数进行概率估计。
每个类都有自己的专用参数向量。
我的问题:，为什么我们不能用Logistic回归对多个类进行更简单的分类，比如如果概率是0到0.3，那么A类，0.3到0.6，然后B类: 0.6到0.9，然后是C类等等。
为什么总是需要分离系数向量？
我对ML很陌生。不确定这个问题是否是由于缺乏任何基本概念的理解。
浏览 4提问于2017-10-12得票数 1
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1回答
回归的高斯过程的超参数
、、、
我知道高斯过程回归模型主要是由它的协方差矩阵指定的，自由超参数充当模型的‘权重’，但是谁能解释协方差矩阵中的两个超参数(长度-尺度和振幅)代表什么(因为它们不是‘真实’参数)？我对这两个参数的“实际”含义有点困惑。
提前感谢您的帮助。:)
浏览 3提问于2014-06-05得票数 1
根据所包含的变量以及我在公式中指定它们的顺序，我得到了这个错误：
Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) :
contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
我对此做了一些研究，看起来这是由变量引起的，而不是一个因子变量。在这种情况下(is_women_owned)，它是一个具有两个级别的因子变量(“是”，“否”)。
> levels(customer_accounts$is_women_owned)
[1]
浏览 3提问于2016-01-15得票数 0
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我用虹膜数据集建立了一个简单的回归模型。我想用所有可用的变量运行因变量(iris$Sepal.Length)，每个回归都有自己的变量(每个回归都应该有)。我想得到的结果是每个回归总结的列表。使用虹膜数据集，应该有4个回归：
r1 <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data=iris)
r2 <- lm(Sepal.Length ~ Petal.Length, data=iris)
r3 <- lm(Sepal.Length ~ Petal.Width, data=iris)
r4 <- lm(Sepal.Length ~ Species
浏览 4提问于2014-03-09得票数 2
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我认为逻辑回归可以用于回归(获取0到1之间的数字，例如使用逻辑回归来预测0到1之间的概率)和分类。问题是，似乎在我们提供了训练数据和目标之后，逻辑回归可以自动计算出我们是在进行回归还是在进行分类？
例如，在下面的示例代码中，逻辑回归计算出我们只需要输出是3个类0, 1, 2中的一个，而不是0和2之间的任何数字？只是好奇逻辑回归是如何自动计算出它是在做回归(输出是连续的范围)还是分类(输出是离散的)问题？
print(__doc__)
# Code source: Gaël Varoquaux
# Modified for documentation by Jaques Grobler
#
浏览 12提问于2016-08-25得票数 0
我想用回归模型来拟合概率。我知道线性回归经常用于这个目的，但我有几个概率在0.0和1.0左右，并且想要拟合一个回归模型，其中输出被限制在0.0到1.0之间。我希望能够为模型指定正则化规范和强度，最好在python中这样做(但R实现也会有帮助)。我发现的所有逻辑回归包似乎只适合于分类，而这是一个回归问题(尽管我想使用logit链接函数)。我使用scikits为我的分类和回归需求学习，所以如果这个回归模型可以在scikits中实现，那就太棒了(在我看来，这是不可能的)，但是我很乐意在python和/或R中找到任何解决方案。
浏览 4提问于2015-11-21得票数 3
我有以下数据：
📷
我想解释一下有两个因素的“环境”和“大坝”之间的关系。正如你可能注意到的，蓝色的人口包括在红色的人口中。我可以应用逻辑回归吗？
浏览 0提问于2022-05-19得票数 2
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我想在下面用python2.7做。它在两个子元素的情况下工作，但是我可以有多个子元素。
NOT = "not"
OR = "or"
AND = "and"
def convertMain(prop) :
if isinstance(prop, str) :
answer = prop
else :
op = prop[0]
#tree1 = convertIntoCNF(prop[1])
#tree2 = convertIntoCNF(prop[2])
浏览 0提问于2015-03-21得票数 3
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2回答
在安德鲁斯logistic回归癌症的例子中，我可以画一条水平线y=.5 (显然通过y=.5 )，如果有任何点在这条线上，y=.5 => +ve就画10，否则画-ve。那么为什么我需要逻辑回归呢？我只是试图理解使用逻辑回归的最好的案例解释？
正如您在包含的图像中所看到的，一条水平线清楚地划分了这两个类别，那么为什么要选择逻辑呢？
浏览 0提问于2015-05-28得票数 2
1回答
我有一个很大的A = M x N矩阵，我想用最后一列回归每一列(最后一列除外)。我希望结果是包含以下列的数据
第一列名为A(最后一列除外)
线性回归斜率
调整r-平方
回归中的非na点的数目(这是为了捕获对于任何给定的回归对，我只想包含两个列都存在的点，基本上不包括空值，我认为lm函数已经自动完成了这一点)。
从优雅(不需要编写循环来遍历列，而是使用现有的函数)和性能(不需要花费很长时间)来实现这一点，最好的方法是什么？
浏览 1提问于2017-03-24得票数 2
我在其中一项活动中有一个列表。我想知道有多少项目是可见的用户目前。所以我尝试了listview.getfirstvisibleposition和listview.getlastvisibleposition。但他们正在回归，分别是1和0。
下面是我的相关代码。
listView = (ListView)rootView.findViewById(R.id.listView1);
//fill arrayList
listView.setAdapter(newProductAdapter(getActivity(),R.layout.activity_product_adapter, array
浏览 1提问于2015-03-09得票数 1
2回答
我使用逻辑回归模型来预测光栅数据集中的值。模型中使用的数据格式如下：
class b1 b2 b3 b4
A 121 111 90 160
A 100 90 67 90
B 90 120 102 154
...
我希望模型的输出是绝对的(A或B；只有两个类)。相反，glm模型会产生从0到1的连续值。要么我对模型输出的解释是不正确的，要么是我编码错了。我该如何解释这些结果？
# GLM
myglm = glm(factor(class)
浏览 4提问于2014-09-25得票数 1
回答已采纳
1回答
我想测试一下选民对某个政党“XY”投票背后的动机，以及居住在一个地区是否会产生重大影响。问题是，A区(代号为“1”)的选民与B区(代号为“0”)的选民在动机上是否存在显著差异。
下面是我的数据的结构(过于简化)：
region_AB motive voter_attribute vote_for_party_XY
1 1 1 1
1 0 1 1
1 1 0 0
0 0
浏览 65提问于2018-06-05得票数 0
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在查询数组时可以使用$and和$or逻辑运算符吗？
因为当我用两个文档创建一个集合时
db.inventory.insertMany([
{ item: "planner", qty: 75, tags: ["blank", "red"], dim_cm: [ 25 ] },
{ item: "postcard", qty: 45, tags: ["blue"], dim_cm: [ 10, 50 ] }
]);
和查询
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浏览 1提问于2018-05-14得票数 0
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