因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型。 零膨胀泊松回归示例 示例 。野生动物生物学家想要模拟公园的渔民捕获了多少鱼。...列出的一些方法是相当合理的，而另一些方法要么失宠，要么有局限性。 零膨胀泊松回归。 零膨胀负二项式回归——负二项式回归在分散数据时表现更好，即方差远大于平均值。 普通计数模型 。...然而，计数数据是高度非正态的，并且不能通过 OLS 回归很好地估计。 零膨胀泊松回归 summary(m1) 输出看起来非常像 R 中两个 OLS 回归的输出。...这包括用于预测多余零点的 logit 系数及其标准误差、z 分数和 p 值。 模型的计数和膨胀部分中的所有预测变量都具有统计显着性。该模型对数据的拟合显着优于空模型，即仅截距模型。...由于 zip 同时具有计数模型和 logit 模型，因此这两个模型中的每一个都应该具有良好的预测器。
因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型 零膨胀泊松回归示例 示例 。野生动物生物学家想要模拟公园的渔民捕获了多少鱼。...列出的一些方法是相当合理的，而另一些方法要么失宠，要么有局限性。 零膨胀泊松回归。 零膨胀负二项式回归——负二项式回归在分散数据时表现更好，即方差远大于平均值。 普通计数模型 。...然而，计数数据是高度非正态的，并且不能通过 OLS 回归很好地估计。 零膨胀泊松回归 summary(m1) 输出看起来非常像 R 中两个 OLS 回归的输出。...这包括用于预测多余零点的 logit 系数及其标准误差、z 分数和 p 值。 模型的计数和膨胀部分中的所有预测变量都具有统计显着性。该模型对数据的拟合显着优于空模型，即仅截距模型。...由于 zip 同时具有计数模型和 logit 模型，因此这两个模型中的每一个都应该具有良好的预测器。
平均预测误差——偏差（bias） 它只是被评估序列的平均误差，值可以是正的也可以是负的。...该指标表明，模型倾向于预测实际值以上（负误差）还是实际值以下（正误差），因此也可以说平均预测误差是模型的偏差。 2....这个指标在时间序列中被广泛使用，因为在一些情况下，负误差可以抵消正误差，使人误以为模型是准确的，而在用 MAE 的情况下不会发生，因为这个指标显示预测距离实际值有多远，不管数值大还是小，示例如下：...当α为零时，我们根据第一个预测值得到一个常数，当 α 为 1 时，我们有一个简单方法的模型，因为结果是前一个实际周期的值。...在这个模型中，我们将任意选用 α 值为 0.5 ，而你可以通过网格搜索算法查找在训练集和验证集中都中减少了错误的 α，数据大概应是这样： 这个模型的误差与滑动平均的误差相似，但是我们需要在测试集对模型进行验证
重要的是，我们需要比较组间微生物的相对丰度，而不是绝对计数。通过向NB分量的线性预测函数添加偏移项，即读取总数的对数，将绝对计数转换为相对丰度，以说明每个样本的读取次数可变。...3.5.2 新开发的过分散和零膨胀纵向模型 零膨胀高斯混合模型为了解决零膨胀和过度分散的问题，同时识别与协变量相关的细菌分类群，已经提出了几个统计模型。...负二项混合效应和零膨胀负二项模型的推广在纵向设置内，负二项混合效应模型(NBMM)是用于检测微生物群与宿主环境/临床因素之间的关联的统计模型，用于相关微生物群计数数据。...基于零膨胀负二项模型的微分分布分析Chen等提出了基于ZINB(零膨胀负二项)回归模型的微生物组数据差异分布分析的一般框架。首先，基于计数的ZINB模型已被测试为最适合于零膨胀和过度分散的数据。...MicrobiomeDDA基于ZINB（零膨胀负二项式）回归模型实现了微生物组数据差异分布分析的一般框架（Chen等2018）。
真正例(True Positive, TP)：被模型预测为正的正样本； 假正例(False Positive, FP)：被模型预测为正的负样本； 假负例(False Negative, FN)：被模型预测为负的正样本...； 真负例(True Negative, TN)：被模型预测为负的负样本； ACC精确度 在精确度中，ACC是最直觉的一种方式： ?...Precision精确率 对于精确率来说，关注点在于，对于所有预测为正的数据中(有预测正确的，也有预测错误的)。...其中，这批筛选出的零件中，我们的注意力只关注筛选结果为正的部分(只关注，其他结果压根不看)，那这样筛选的零件就包含TP+FP。...其中回归任务的评价指标衡量的是，模型预测数值和标签提供数值之间的差距。其中对于评价指标的优劣其实并不好评价，这里只列出常用的指标。 MAE(Mean Absolute Error)平均绝对误差 ?
如果我们说“线性回归”模型完美地拟合了训练样本（训练样本误差为零），则下面哪个说法是正确的？ A. 测试样本误差始终为零 B. 测试样本误差不可能为零 C....残差平方和是关于参数的函数，为了求残差极小值，令残差关于参数的偏导数为零，会得到残差和为零，即残差均值为零。 Q22. 下列关于异方差（Heteroskedasticity）说法正确的是？ A....以上说法都不对 答案：C 解析：A 和 B 中各自的残差之和应该是相同的。线性回归模型的损失函数为： 对损失函数求导，并令 ∇J=0，即可得到 XW-Y=0，即残差之和始终为零。 Q40....通常以关注的类为正类，其他类为负类，分类器在测试数据集上的预测或正确或不正确，4种情况出现的总数分别记作： TP——将正类预测为正类数 FN——将正类预测为负类数 FP——将负类预测为正类数 TN...——将负类预测为负类数 精准率定义为：P = TP / (TP + FP) 召回率定义为：R = TP / (TP + FN) F1值定义为： F1 = 2PR / (P + R) 精准率和召回率和
二、什么是残差，它如何用于评估回归模型 残差是指预测值与观测值之间的误差。它测量数据点与回归线的距离。它是通过从观察值中减去预测值的计算机。 残差图是评估回归模型的好方法。...MSE 代表均方误差，它是实际值和预测值之间的平方差。而 MAE 是目标值和预测值之间的绝对差。 MSE 会惩罚大错误，而 MAE 不会。...方差膨胀因子（vif）用于找出使用其他自变量可预测自变量的程度。 让我们以具有 v1、v2、v3、v4、v5 和 v6 特征的示例数据为例。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。...如果 R2 得分为 1，则等式的右侧部分变为 0，这只有在我们的模型适合每个数据点并且没有出现误差时才会发生。 如果 R2 得分为负，则表示等式右侧大于 1，这可能发生在 SSR > SSM 时。
MSE 代表均方误差，它是实际值和预测值之间的平方差。而 MAE 是目标值和预测值之间的绝对差。 MSE 会惩罚大错误，而 MAE 不会。...九、方差膨胀因子的作用是什么的作用是什么？ 方差膨胀因子（vif）用于找出使用其他自变量可预测自变量的程度。 让我们以具有 v1、v2、v3、v4、v5 和 v6 特征的示例数据为例。...指标二：均方误差（MSE） MSE取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。为了使回归模型被认为是一个好的模型，MSE 应该尽可能小。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。...如果 R2 得分为 1，则等式的右侧部分变为 0，这只有在我们的模型适合每个数据点并且没有出现误差时才会发生。 如果 R2 得分为负，则表示等式右侧大于 1，这可能发生在 SSR > SSM 时。
MSE 代表均方误差，它是实际值和预测值之间的平方差。而 MAE 是目标值和预测值之间的绝对差。 MSE 会惩罚大错误，而 MAE 不会。...9、方差膨胀因子的作用是什么的作用是什么？ 方差膨胀因子（vif）用于找出使用其他自变量可预测自变量的程度。 让我们以具有 v1、v2、v3、v4、v5 和 v6 特征的示例数据为例。...2、均方误差（MSE）： MSE取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。为了使回归模型被认为是一个好的模型，MSE 应该尽可能小。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。...如果 R2 得分为 1，则等式的右侧部分变为 0，这只有在我们的模型适合每个数据点并且没有出现误差时才会发生。 如果 R2 得分为负，则表示等式右侧大于 1，这可能发生在 SSR > SSM 时。
，但是均匀的密集采样的一个重要缺点是训练比较困难，这主要是因为正样本与负样本（背景）极其不均衡（参见Focal Loss），导致模型准确度稍低。...）用来检测大物体； 二是SSD采用了不同尺度和长宽比的先验框（Prior boxes, Default boxes，在Faster R-CNN中叫做锚，Anchors）。...而SSD借鉴了Faster R-CNN中anchor的理念，每个单元设置尺度或者长宽比不同的先验框，预测的边界框（bounding boxes）是以这些先验框为基准的，在一定程度上减少训练难度。...为了保证正负样本尽量平衡，SSD采用了hard negative mining，就是对负样本进行抽样，抽样时按照置信度误差（预测背景的置信度越小，误差越大）进行降序排列，选取误差的较大的top-k作为训练的负样本...损失函数定义为位置误差（locatization loss， loc）与置信度误差（confidence loss, conf）的加权和： ?
在一个线性方程中，预测误差可以分解为2个子分量。一个是偏差，一个是方差。预测错误可能会由这两个分量或者这两个中的任何一个造成。在这里，我们将讨论由方差所造成的有关误差。...方差膨胀因子的作用是什么的作用是什么？ 方差膨胀因子（vif）用于找出使用其他自变量可预测自变量的程度。 让我们以具有 v1、v2、v3、v4、v5 和 v6 特征的示例数据为例。...扩展阅读：一文深度解读模型评估方法 指标一：平均绝对误差（MAE） 平均绝对误差 (MAE) 是最简单的回归度量。它将每个实际值和预测值的差值相加，最后除以观察次数。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。...如果 R2 得分为 1，则等式的右侧部分变为 0，这只有在我们的模型适合每个数据点并且没有出现误差时才会发生。 如果 R2 得分为负，则表示等式右侧大于 1，这可能发生在 SSR > SSM 时。
该算法非常快，并且可以利用输入矩阵中的稀疏性 x。它适合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。 它也可以拟合多元线性回归。...用户可以加载自己的数据，也可以使用工作空间中保存的数据。 该命令 从此保存的R数据中加载输入矩阵 x 和因向量 y。 我们拟合模型 glmnet。...点击标题查阅往期内容 R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析 01 02 03 04 glmnet 如果我们只是输入对象名称或使用print 函数，则会显示每个步骤的路径...我们建模 可以用以下形式写 惩罚逻辑回归的目标函数使用负二项式对数似然 我们的算法使用对数似然的二次逼近，然后对所得的惩罚加权最小二乘问题进行下降。这些构成了内部和外部循环。...函数 cv.glmnet 可用于计算Cox模型的k折交叉验证。 拟合后，我们可以查看最佳λ值和交叉验证的误差图，帮助评估我们的模型。 如前所述，图中的左垂直线向我们显示了CV误差曲线达到最小值的位置。
p=14874 通常，GLM的连接函数可能比分布更重要。...因此，在图的左侧，误差应该较小，并且方差函数的功效更高。...---- 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言...Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归...、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例
总结 本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类回归和聚类算法中的评价函数。...KS曲线 sklearn实现分类评价 sklearn.metrics 是 scikit-learn 库中的一个模块，它提供了许多用于评估预测模型性能的指标和工具。...损失函数通常是非负的，并且理想情况下，在预测完全准确时其值为零。...总结一下： 损失函数关注单个数据点的预测误差； 代价函数是损失函数在训练集上的平均，反映了模型在所有训练数据上的总体性能； 目标函数进一步扩展了代价函数的概念，包含了对模型复杂性的惩罚项，体现了模型泛化能力的考量...而在正则化存在的情况下，目标函数则明确包含了正则化项，是优化过程中真正要最小化的目标。 评价函数： 损失函数是用来衡量预测值和真实值差距的函数，是模型优化的目标，所以也称之目标函数、优化评分函数。
然而，在实际应用中，新样本是未知的，所以只能使训练误差尽量小。...模型的比较： 一次训练过程中的模型比较。 多次训练模型比较。 不同算法的模型比较。 2 评估指标的局限性 在模型评估过程中，分类问题、排序问题、回归问题往往需要使用不同的指标进行评估。...对于一个排序模型来说，其P-R曲线上的一个点代表着，在某一阈值下，模型将大于该阈值的结果判定为正样本，小于该阈值的结果判定为负样本，此时返回结果对应的召回率和精确率。 PR曲线越靠近右上越好。...TPR和FPR的计算方法分别为： \[TPR = \frac{TP}{TP+FN}\] \[FPR = \frac{FP}{FP+TN}\] 上式中，P是真实的正样本的数量，N是真实的负样本的数量...这不就是线性回归的损失函数嘛！对，在线性回归的时候我们的目的就是让这个损失函数最小。那么模型做出来了，我们把损失函数丢到测试集上去看看损失值不就好了嘛。简单直观暴力！ 最常用的回归模型的评估指标。
该算法非常快，并且可以利用输入矩阵中的稀疏性 x。它适合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以拟合多元线性回归。 glmnet 解决以下问题 ?...用户可以加载自己的数据，也可以使用工作空间中保存的数据。 该命令 从此保存的R数据中加载输入矩阵 x 和因向量 y。 我们拟合模型 glmnet。...惩罚逻辑回归的目标函数使用负二项式对数似然 ? 我们的算法使用对数似然的二次逼近，然后对所得的惩罚加权最小二乘问题进行下降。这些构成了内部和外部循环。...然后弹性网惩罚的负对数似然函数变为 ? β是系数的p×K矩阵。βk指第k列（对于结果类别k），βj指第j行（变量j的K个系数的向量）。...函数 cv.glmnet 可用于计算Cox模型的k折交叉验证。 拟合后，我们可以查看最佳λ值和交叉验证的误差图，帮助评估我们的模型。 ?
contributions ： 1）提出的 SSD 比 YOLO v1 速度快，精度好， 和 Faster R-CNN 精度差不多 2）SSD 的核心是 使用小的卷积滤波器在特征图上 对一组固定的...默认矩形框 进行预测类别分数和矩形框位置补偿 3）为了提高精度，我们使用了不同尺度的特征图进行预测，特别是不同长宽比进行分开预测 4）这些设计特色导致了 简单的 端对端训练和高精度，甚至在低分辨率输入图像上效果也很好...模型的损失函数是 位置误差和 类别置信度误差的 权重和 （ weighted sum）。 2.1 SSD Model ?...R-CNN中使用了 anchor boxes 实现不同大小和宽高比的物体提取 ，本文使用了类似的一组 default bounding boxes，和 Faster R-CNN 主要区别在于，我们是在不同尺度的特征层上使用不同的...2.2 Training SSD 的训练和 给予候选区域提取的检测器的训练最大区别在于 真值信息需要和 一组固定检测输出中的某一特定输出结果联系起来。 YOLO的训练已有类似的需求。
上面多元回归的结果中已经给出了校正后的R2（51%），我们也可以使用vegan包中的RsquareAdj()函数来校正类多元回归模型（MLR、RDA等）中的R2，如下所示： library(vegan)...⑵回归诊断 我们可以使用一元回归诊断方法进行简单的诊断，结果如下： par(mfrow=c(2,2)) plot(fit) 在R中car包提供了更详细的回归模型诊断函数，接下来我们对多元回归模型进行详细的评价...③线性 因变量与自变量是否具有线性关系可以通过成分残差图来检验，方法如下： crPlots(fit) 如下图所示，成分残差图以每一个预测变量作为横坐标，以整体模型的残差加该预测变量和其系数的乘积（也即拟合值中该变量承担的部分...④同方差性 可以使用ncvTest()函数检验方差恒定性，如下所示： ncvTest(fit) 改检验零假设是误差恒定，p值大于0.05同方差性检验通过。...⑥筛选特殊点 响应变量中模型预测效果不佳的点称之为离群点，预测变量中异常的预测变量值为高杠杆值点，对模型参数影响过大的点称之为强影响点，也即移除这一观测点模型会发生巨大的改变。
plot(cv_fit)向下滑动查看结果▼练习6使用上一个练习中的lambda的最小值，得到估计的β矩阵。注意，有些系数已经缩减为零。这表明哪些预测因子在解释y的变化方面是重要的。...> fit$beta向下滑动查看结果▼练习7为了得到一个更简明的模型，我们可以使用一个更高的λ值，即在最小值的一个标准误差之内。用这个lambda值来得到β系数。注意，现在有更多的系数被缩减为零。...岭回归等正则化回归数学原理及R语言实例R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型用LASSO，adaptive LASSO预测通货膨胀时间序列MATLAB用Lasso回归拟合高维数据和交叉验证群组变量选择...:SCAD平滑剪切绝对偏差惩罚、Lasso惩罚函数比较R使用LASSO回归预测股票收益广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和交叉验证贝叶斯分位数回归、lasso和自适应...Elastic Net模型实现R使用LASSO回归预测股票收益R语言如何和何时使用glmnet岭回归R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化Python中的ARIMA模型、SARIMA
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