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在使用的Python中的RandomForestRegressor对模型进行拟合以预测真值之后，我们正在尝试在同一图形上绘制预测值和真值(单击链接下载格式如下的完整CSV-datasetreg.fit(X_train,y_train)
为了进行比较，
浏览 15提问于2017-08-03得票数 1
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我一直在使用R平方(决定系数)和平均绝对百分比误差来查看回归模型得出的真实输出值(标量)和预测输出值(也是标量)之间的差异。现在，我想看看回归的输出(向量)是如何以直观的方式接近我的真实输出(向量)的。MSE用于回归模型的训练，但很难判断您的</em
浏览 1提问于2018-11-04得票数 1
我正在使用sklearn包构建逻辑回归模型，然后对其进行评估。具体地说，我想使用交叉验证来实现这一点，但是不能找出使用cross_val_score函数来实现的正确方法。根据我看到的和一些，我需要传递函数模型、特性、结果和评分方法。然而，AUC不需要预测，它需要概率，所以它可以尝试不同的阈值，并基于此计算ROC曲线。那么，这里的正确方法是什么？这个函数将'roc_auc'作为一种可能的</
浏览 3提问于2017-05-18得票数 10
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我正在SPSS中运行二进制逻辑回归，以测试例如电视广告对消费者购买产品的概率的影响。我的问题是，使用二元逻辑回归公式：最大概率将等于100%。然而，即使我将广告数量增加1000个，假设购买概率将是100%也是不明智的。因此，如果我用二进制logistic回归中的系数绘制Logistic回归图，在某个点上概率达到100%，这在现实生活中从来不是这样的。我该<e
浏览 6提问于2014-12-11得票数 0
我现在工作的时间序列回归问题线性回归(我很抱歉，我不能说太多的问题和特征向量由于NDA)。
因此，Y与X之间存在着一种关系。因此，我认为，为了保持X和y(以前的目标值)的
浏览 0提问于2020-08-20得票数 1
我训练了一个具有23个特征的非线性回归模型。我试图确保模型不与验证数据的~0.6r平方和实际与模型预测目标值之间的0.75相关系数过拟合。例如，考虑一个预测房价的模型: avg_area_
浏览 0提问于2021-05-10得票数 1
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我使用机器学习模型来预测一个序数变量(值:1、2、3、4和5)，使用7个不同的特性。我提出了一个回归问题，所以模型的最终输出是连续变量。因此，评估框图如下：我试验了线性(线性回归，线性支持向量机)和非线性模型( RBF，随机森林，梯度增强机的支持向量机)。以下是我的考虑和问题：
我能想到的一种方法是将预测
浏览 0提问于2018-08-06得票数 8
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残差图表示实际值之间的错误。为什么我们想知道错误，我们得到残差有什么好处？我从视频上传了一张照片。我不明白插图里的样本是什么。它们只进行一次计算，然后应用到图形的右侧，以此类推。有人能把这件事彻底搞砸吗？(这是初学者的课程！)这是视频的文字记录：
通过检验<em
浏览 0提问于2018-12-23得票数 3
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正确使用随机森林回归
、、、
我已经用python运行了随机森林回归，我担心我没有正确地完成它。rf.fit(X_train,y_train)然后，在我检查了测试中的预测并看到它是好的</e
浏览 0提问于2020-06-04得票数 0
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有几种“经典”的方法来量化(任何！)回归模型如RMSE、MSE、解释方差、r2等。然而，这些指标并没有将“成本”考虑在内，例如，对我来说，低估一个值(实值: 0.5，预测值为0.4)比过度预测值(真实值: 0.5，预测值: 0.6)更糟糕。
我如何将这样的成本建模成一个评估函数？
浏览 0提问于2017-11-20得票数 0
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我有一个由40个观测组成的真实数据集。我完全指定的模型是一个多元线性回归模型。现在，我想知道如何从这个模型中模拟出与单个x值对应的许多y值。当然，我知道如何在R上使用lm命令预测y值，但问题是如何获得多个y值。任何暗示都是非常感谢的。
谢谢
浏览 12提问于2022-10-12得票数 0
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在python中，我使用元音wabbit来解决上下文强盗问题。Vowpal wabbit有一个预测模型，它使用双稳健的方法来建立一个回归模型来预测不同行为的成本。该模型已被勘探策略用于输出预测。有没有办法(在python中)打印预测回归模型是什么以及变量、系数是什么。我找不到像典型回归模型摘要那样打印模
浏览 9提问于2022-04-07得票数 0
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这感觉像是一个愚蠢的问题，我可能把事情搞得过于复杂了。一些背景信息-我最近刚刚学习了Python中的一些机器学习方法(scikit和一些统计模型)，例如线性回归，逻辑回归，KNN等。我可以在pandas数据框中准备数据，将分类数据转换为0和1。我也可以将这些加载到模型中(例如，scikit learn中的逻辑回归)。我知道如何训练和测试它(使用CV等)，以及一些微
浏览 4提问于2017-05-18得票数 0
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回归模型的不确定性估计
、、、、
给出一个具有n个特征的回归模型，如何度量模型对每个预测的不确定性或可信度？假设对于一个特定的预测，它的准确性是惊人的，但另一方面，它不是。我想找一个度量，让我决定，对于每一帧，我是否愿意“听”模型。
浏览 0提问于2022-01-01得票数 2
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我在R中使用支持向量回归来预测单变量时间序列的未来值。将历史数据分成测试集和训练集，使用R中的svm函数对测试数据建立模型，然后对训练数据使用predict()命令来预测训练集的值。然后我们可以计算预测误差。我想知道接下来会发生什么？我们有一个模型，通过对训练数据检查该模型，我们发现该模型是有
浏览 9提问于2015-04-14得票数 2
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我想预测单个credit_balance大于值N为真的概率LDA predict_proba是[[0.94144572 0.05855428]
浏览 0提问于2018-04-16得票数 1
我运行XGBoost是为了预测cars dataset的价格，我想知道对于这种价值较小、价格偏高的问题，有什么替代方案。
我尝试将log应用于价格，因为它向正确的分布倾斜，但仍然有这种不良的影响。此外，作为一个额外的问题，log(价格)提高了预测得分，平均相对误差或按平均(ABS(RD)计算的MRE )提高了2%，如果有人有直觉知道为什么会发生这种情况，那就太好了。在下面的图像中，RD是预测值和实际
浏览 0提问于2019-02-14得票数 1
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如果我理解正确的话，XGBoost将回归树拟合为“弱学习者”或boosting模型的组成部分。因此，如果将一个新的预测向量传递给XGB模型，回归树将产生一个实际值，即“预测”，其(加权)组合是增强模型预测。从this question和论文中的文档中，我推测softmax激活函数被应用于增强的模型预测(实<em
浏览 18提问于2020-01-16得票数 1
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