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沙龙
1
回答
Predict.glm
返回
负
概率
?
r
我想从logistic回归模型中估计
概率
。pheno~best.pgs, data = pgs.res)prob <- predict(model, pgs.res, type = 'response') 但它
返回
几个
负
概率
和大于1的
概率
。
浏览 31
提问于2021-06-25
得票数 0
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1
回答
R glm.fit不
返回
概率
?
r
、
glm
、
lm
、
predict
我可以成功地运行模型,但是预测函数
返回
的数据有点奇怪。(对我来说)我期待一个
概率
,但函数
返回
: Min. 1st Qu.
浏览 4
提问于2015-11-26
得票数 0
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1
回答
二项GLMM上的预测函数:生成数值而非二项式值
r
、
predict
、
mixed-models
、
binomial-coefficients
我一直在使用大型数据集上的glmmTMB包运行GLMM。下面的示例数据"2390", "12950", "12952", "12954", "12956", "12958", "12960", "12962", "12964", "12966", "12968"
浏览 0
提问于2019-05-23
得票数 1
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1
回答
glm模型预测的置信区间
r
、
prediction
、
glm
、
confidence-interval
我试图从glm中获得95%的置信区间。下面是我的模型library(ISLR)glm.fit <- glm(Direction ~ Lag1 + Lag2, data = Smarket, family = binomial)> head(predict(glm.fit, interval="confidence", level = 0.025)) 1 2 3 4
浏览 14
提问于2022-03-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
LightGBM
返回
负
概率
python
、
data-science
、
lightgbm
我一直在研究一个LightGBM预测模型,用来检查某件事情的
概率
。我使用最小最大缩放器缩放我的数据,我保存它,并在缩放后的数据上训练模型。然后,我实时加载之前的模型和缩放器,并尝试预测新条目的
概率
。出于某种原因,我得到了一个
负
的
概率
代码如下: # Model Varsboosting_type = 'gbdt' objective = 'rmse'
浏览 206
提问于2020-08-16
得票数 0
1
回答
什么是零充气层,如何在火把上实现?
python
、
optimization
、
neural-network
、
pytorch
、
autoencoder
我正在为单细胞RNA-Seq数据的降维构建一个变分自动编码器.我设法用传统的自动编码器绘制了清晰的集群,但我的VAE没有工作。损失减少,但停止在5左右。当我想象的潜在空间,我只是得到一个随机点分散,没有学习模式什么。VASC是一种深变分的自动编码器,它能够捕获非线性变化,并自动学习输入数据的分层表示。其目的之一是简化scRNA-seq数据集的可视化。VASC主要分为三个部分:(1)编码器网络;(2)译码器网络;(3)零充气层。VASC的创建者在这里解释了这一点,不过这里是。 如何
浏览 1
提问于2019-05-15
得票数 2
1
回答
(R)从遥远的包中发现数据集:如何同时使用因变量和自变量进行预测?泊松回归
r
、
statistics
、
regression
、
predict
、
poisson
fit_pois = glm(discoveries ~ year, data = discoveries, family = poisson)pred_pr =
predict.glm
(fit_pois, data.frame(discoveries = 4, year = 1960, type = 'response')) ##However,当我对数据进行预测时,它给出的数字不是
概率
。
浏览 1
提问于2020-10-04
得票数 0
2
回答
sci-kit学习中SVC
概率
输出的网格搜索交叉验证
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
我想对SVC分类器的
概率
输出运行网格搜索交叉验证。特别是,我想最小化
负
对数可能性。从文档中可以看出,GridSearchCV调用了被传递的估计器的predict()方法,SVC的predict()方法
返回
类预测,而不是
概率
(predict_proba()
返回
类
概率
)。1)我是否需要继承SVC的子类,并为其提供一个
返回
概率
而不是类的predict()方法来完成对数似然交叉验证?我想我需要编写自己的score_func或loss_func 2)对这个<em
浏览 1
提问于2013-05-21
得票数 1
回答已采纳
1
回答
小数的
概率
probability
、
product
、
arbitrary-precision
我正在处理大量的
概率
,我将其相乘,所以我很快就得到了非常小的数字。但似乎python最终将最终结果存储为零。但是,如果我想对c应用指数(以
返回
我的
概率
积的实际值),我得到的值是零,因为c太
负
了(类似于-123445,4)。 我怎么能跳过这个问题呢?
浏览 0
提问于2013-11-29
得票数 1
3
回答
通过增加对数来做乘法-零是单位元素吗?
math
、
underflow
从概念上讲,我需要将每个事件在巧合中的
概率
相乘。由于可能涉及很多事件,我让计算机添加对数以避免下溢。因此,将
返回
值初始化为0应该等同于将所有
概率
乘以
负
无穷大,这肯定是不正确的。我做错了什么?
浏览 2
提问于2011-02-11
得票数 3
回答已采纳
2
回答
在zfit中使用未入库的最大似然拟合中具有
负
权重的数据
weighted
、
log-likelihood
、
zfit
我认为我在角相空间的某些区域遇到了
负
权重事件的问题,因为zfit给出了错误: Traceback (most recent call last): File "unbinned_angular_fit.py我可以通过稍微限制一个拟合可观察范围来避免此错误,以避免具有少量数据事件的区域,在该区域中,一些数据被
负
权重(信号被sWeights稍微过度减去)。也许zfit中的UnbinnedNLL方法显式地需要正事件,但是
负
权重的数据点可以设置为零或一个小的正值?我应该说,
负
权重的水平与权重的总和相比似乎很小,并且发
浏览 26
提问于2020-08-19
得票数 2
2
回答
内置numpy函数,从数组中随机获取索引
python
、
numpy
有没有内置的numpy函数,从一维数组r
返回
概率
为r[i]的索引idx。所有r[i]都是非
负
的,并且和为1。
浏览 0
提问于2012-10-10
得票数 0
1
回答
如果在Matlab中浮点精度导致
概率
总和大于1,该怎么办
matlab
、
floating-point
、
precision
假设我正在计算一个具有3个结果A、B和C的事件的
概率
。在这种情况下我应该怎么做?我是将P(C)设置为0,还是我可以用eps做一些聪明的事情。
浏览 0
提问于2016-04-15
得票数 1
1
回答
使用NMF的主题
概率
分布
scikit-learn
、
topic-modeling
、
nmf
, random_state=11, init='nndsvd').fit(tfidf)我认为topic_pr给出了每个文档不同主题的
概率
分布换句话说,我预计输出(Topic_pr)中的数字是X行中的文档属于模型中50个主题的
概率
。但是,这些数字并没有增加到1,这真的是
概率
吗?如果没有,有没有办法将它们转化为
概率
? 谢谢
浏览 0
提问于2017-10-10
得票数 4
1
回答
WEKA + Java:获取类
概率
java
、
weka
、
libsvm
给定以下二进制分类器:classifier.setCost(cost);执行以下操作将
返回
实例的标签:但是,我想获得这个分类的可信度(即实例在正类中的
概率
+实例在
负
类中的
概率
)。
浏览 3
提问于2014-09-24
得票数 3
回答已采纳
1
回答
scikit-learn GMM产生正对数
概率
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
mixture-model
.)得到的对数
概率
是正实数...为什么会这样呢?对数
概率
不一定是
负
的吗?如果协方差矩阵接近奇异,那么GMM将不会很好地执行,通常这意味着数据不适合于这样的生成任务
浏览 1
提问于2012-08-29
得票数 7
回答已采纳
1
回答
从分类精度计算曲线下面积
classification
、
roc
、
auc
、
naivebayes
我有个任务: 使用朴素贝叶斯,我们用两个类在一些数据上建立了一个模型(模型
返回
两个
概率
-一个是正的,一个是
负
的)。我们计算了ROC曲线下的面积,AUC = 0.8,分类精度CA = 0.6,阈值设置为0.5 (如果某些实例的
概率
大于0.5,则对该示例预测正类,否则预测为
负
类)。
浏览 0
提问于2015-02-16
得票数 0
1
回答
当标签是
概率
时,训练TensorFlow模型进行回归
neural-network
、
tensorflow
、
regression
、
deep-learning
、
activation-function
我将训练一个神经网络(例如,前馈网络),其中的输出只是表示
概率
的实数值(因此在0,1间隔内)。最后一层(即输出节点)应该使用哪个激活函数?如果我不使用任何激活函数,只输出tf.matmul(last_hidden_layer, weights) + biases,可能会导致一些
负
输出,这是不可接受的,因为输出是
概率
,因此预测也应该是
概率
。如果我使用tf.nn.softmax或tf.nn.softplus,模型在测试集中总是
返回
0。有什么建议吗?
浏览 0
提问于2016-12-01
得票数 0
2
回答
R:
predict.glm
等价于MCMCpack::MCMClogit
r
、
bayesian
语法简单,遵循lm()或glm(),但我找不到与
predict.glm
函数相对应的任何内容。是否有任何方法可以预测MCMClogit中数据中每个观测单元的结果的
概率
?
浏览 5
提问于2012-08-07
得票数 4
1
回答
用扫帚::增强函数求出响应标度下的预测值
r
、
statistics
、
glm
、
predict
、
broom
我在R中对R模型进行拟合,并可以使用
predict.glm
(object=fm1, type="response")在响应尺度上得到预测值,其中fm1是拟合的模型。NoPositive/NoofPlates~log(Dilution),
predict.glm
浏览 2
提问于2015-12-31
得票数 15
回答已采纳
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