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我在我的数据中拟合了一条非线性曲线。我使用的代码是： ggplot(data, aes(x, y)) + stat_smooth(method = "nls", labs(x = "x", y = "y") +
scale_y_continuous(labels = comma) 我对start a=1使用了公式y ~ (a/x)，因为我
浏览 33提问于2020-03-19得票数 0
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我试图用自定义函数拟合一条曲线。我在日志图中有数据点，如下所示：
X轴是logr，y轴是logf。因此，我修改拟合函数如下：xx = a * x**breturn np.log10(xxx)
f_fit = fit_func(r,popt[0],popt[1],
浏览 3提问于2016-04-04得票数 0
我正在使用一个带有一个函数的R包，该函数返回一个大的nlsList，它是一个长度为10的列表。这10个列表元素中的每个元素本身都是长度为5的列表，其中包括一个长度为16的列表。这个长度为16的第三级列表是一个函数列表。我假设它们是可运行的函数，所以我的问题是:我如何执行它们？fittedform
&l
浏览 8提问于2020-09-10得票数 0
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在图9中很容易获得数据的线性最佳拟合--使用stat_smooth(method="gls")。但是，我不知道如何使系数达到最佳拟合线或R2值。R中的Ggplot有一个stat_regline_equation()函数可以做到这一点，但我在plotnine中找不到类似的工具。目前，我使用statsmodels.formula.api.ols来获取这些值，但在pl
浏览 29提问于2020-04-10得票数 3
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我正在尝试读取地震的数据集，并将数据划分为训练和测试，然后使用RandomForestRegressor模型预测输出。但是我的reg_score是一个负数！我在使用date列(它由年-月-日-时间组成)时遇到了一些困难，我确实更改了几次类型以避免出现错误，所以我猜这可能是一个原因，但我不知道如何处理它。影响较大的参数有年、月、纬度、纬度。除了年份和月份，我还可以使用任何考虑这两个因素的方法，比如将其更改为所有过去的秒数(我在某个地方看到过这种方法，但不太确定)
浏览 1提问于2020-06-02得票数 0
假设我有我的自定义损失函数，我想用我的神经网络拟合一些微分方程的解。因此，在每一次向前通过时，我都是计算我的神经网络的输出，然后用期望的方程来计算损失，这是我想要拟合我的感知器。现在我的疑问是:我是应该使用grad(loss)，还是应该使用loss.backward()进行反向传播来计算和更新渐变？我理解在使用loss.backward()时，我
浏览 1提问于2021-09-12得票数 7
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默认的'mse‘损失函数不适用于此问题。有没有一种方法可以定义自定义损失函数并将其传递给Python中的随机森林回归器(Sklearn等)？有没有什么实现可以将Python中的计数数据放入任何包中？
浏览 4提问于2018-03-26得票数 7
我试图使用R中的optim/maxBFGS函数来拟合一个定制的logistic回归/生存分析函数，并通过手工定义这些函数。我一直有这样的印象:对于包speedglm、biglm和glm，logit模型或其他发行版的可能性函数都是硬锁的。但是，我想知道我是否弄错了，或者是否可以指定我自己的可能性函数。原因是optim/
浏览 4提问于2014-08-17得票数 1
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如何在R中创建一个自定义函数，该函数根据给定数据和用户指定的变量数量拟合所有多元线性回归模型？该函数如下所示：适合所有数据。我想要用户指定变量数量的函数，如下所示
(my.data = BodyFat, n = 2)
浏览 1提问于2014-04-11得票数 1
我尝试从cramer包中嵌入sjstats函数。虽然该函数在自定义函数之外工作得很好，但在它内部却不能工作。effsize <- cramer(x ~ y, data = dta)}
loglin中的错误(数据、边距、开始=开始、拟合、param = param、：falsche Spezifikation
浏览 4提问于2022-02-25得票数 0
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我正试图将R代码转换为Python，但在复制R{stats}函数时遇到了麻烦，该函数包含“权重”，允许在拟合过程中使用权重。
我的最终目标是使用状态模型库在Python中简单地运行一个加权线性回归。通过搜索Statsmodels问题，我找到了和，这使我认为这在Statsmodels中是不可能的。是否有可能在Statsmodels中向GLM模型添加权重，或者是否有更好</em
浏览 6提问于2016-11-30得票数 1
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R中函数的拟合
、、、
1135 48 877 122 77
现在，我想找到一个适合图的底层函数我读到了关于lm和nls的文章，但我并没有得到真正的进展。起初，我创造了一个函数，我认为它最像情节： a * exp(b *-x)x <- seq(0:100)
y <- f(seq(0:
浏览 3提问于2012-08-07得票数 13
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,"exp"), 然后我生成x然后我的问题来了:如果我在这里使用拟合的函数，有人能解释为什么我应该把我已经定义的myCDF和c(3,9,1,1)放在一起吗
Fitted<-fitMvdc(x, myCDF, c(3,9,1,1))
浏览 2提问于2011-12-04得票数 0
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我试着用下面的代码做一个简单的绘图。eta = c(0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1)ggplot(p) + geom_smooth(aes(y=R, x=eta), met
浏览 0提问于2020-04-18得票数 4
我在R中进行了回归分析，得到了拟合值和它们的置信区间。现在，我需要在一份报告中展示它们。我想在同一张图中显示拟合值和它们的置信区间。有人知道怎么做吗？或者，有没有人有更好的想法来表示拟合值和配置项的其他方式？
浏览 1提问于2012-12-28得票数 0
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我想在R中执行加权非负最小二乘(即所有拟合系数都是>=0)。nnls包中的nnls函数似乎不支持权重。我是否可以通过将协变量矩阵weights和因变量y乘以weights向量的平方根来模拟weights函数中的weights，就像一样？还是有更好的方法来做到这一点？
浏览 3提问于2017-12-19得票数 2
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如果我没弄错的话--尝试拟合一个模型；使用某种迭代算法，目标是最小化成本函数(例如OLS，MSE，RMSE，MMSE)。我知道robustfit()方法使用普通最小二乘( OLS )代价函数对回归模型进行拟合，然后执行额外的加权回归以提供最终模型。另外，我认为fitlm()使用均方根作为成本函数。我的第一个问题是:在Matlab中，代价函数和权重函数是否相同。另外，如何提供我的<e
浏览 0提问于2018-05-14得票数 0
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如果两个模型都有相同的自变量和相同的水平，那么问题就微不足道了。我可以将这两个函数的拟合值相乘，就完成了。当这些因素具有不同的级别时，问题就出现了，这是合并它们以获得更好结果的原因。25-110a abc
浏览 3提问于2014-08-01得票数 0
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下面是曲线f(r)的图，其中r是径向坐标，并为参数的不同值绘制，如下所示：然而，我不知道曲线的函数形式，我有兴趣找到同样的曲线。有什么数值方法可以用径向坐标和参数来求f(r)的函数形式吗？
浏览 1提问于2020-02-25得票数 0
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我的目标是从数据中创建多个模型，然后围绕对应于这些不同模型的拟合值生成置信区间。引进图书馆：library(dplyr)将data_1赋值为R中的DNase数据集：为每次运行创建一个唯一的模型当包含区间=“置信度”时，得出的表格应生成一个拟合值的“适合”栏，以及一个“普遍定期审议”和"
浏览 3提问于2021-03-16得票数 2
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