R使用'prob‘类型的预测函数
R使用'prob'类型的预测函数是指在R语言中，用于进行概率预测的函数。这些函数可以根据已有的数据和模型，预测未来事件发生的概率。
概率预测在许多领域中都有广泛的应用，例如金融风险评估、市场预测、医学诊断等。通过使用'prob'类型的预测函数，我们可以根据历史数据和统计模型，对未来事件的概率进行估计和预测。
在R语言中，有许多包和函数可以用于进行概率预测，例如：
- logistic回归模型：使用glm函数可以拟合logistic回归模型，并使用predict函数进行概率预测。相关链接：glm函数、predict函数
- 随机森林模型：使用randomForest包中的randomForest函数可以构建随机森林模型，并使用predict函数进行概率预测。相关链接：randomForest函数、predict函数
- 支持向量机模型：使用e1071包中的svm函数可以构建支持向量机模型，并使用predict函数进行概率预测。相关链接：svm函数、predict函数
这些函数和包提供了灵活且强大的工具，用于进行概率预测。根据具体的问题和数据特点，选择合适的模型和函数进行预测。
腾讯云提供了一系列与机器学习和数据分析相关的产品和服务，可以帮助用户进行概率预测和模型训练。例如，腾讯云提供的机器学习平台Tencent Machine Learning (TML)可以支持用户进行模型训练和预测部署。相关链接：Tencent Machine Learning
总结：R语言中的'prob'类型的预测函数用于进行概率预测，可以根据历史数据和统计模型，预测未来事件发生的概率。在R中，可以使用不同的包和函数进行概率预测，如logistic回归模型、随机森林模型和支持向量机模型等。腾讯云提供了机器学习和数据分析相关的产品和服务，可以辅助进行概率预测和模型训练。
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如何处理R (pROC软件包)中的多类ROC分析？
r、data-mining、random-forest、roc、proc-r-package
例如，当我在R (pROC包)中使用multiclass.roc函数时，我通过随机森林训练了一个数据集，下面是我的代码：
# randomForest & pROC packages should be installed:
# install.packages(c('randomForest', 'pROC'))
data(iris)
library(randomForest)
library(pROC)
set.seed(1000)
# 3-class in response variable
rf = randomForest(Species~.,
浏览 0提问于2013-12-11得票数 6
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根据数据/类类型使用if语句进行映射
r、purrr
我已经创建了一系列模型，我想使用新数据进行预测。代码如下：
下面的代码可以工作，但这里只是为了重现数据(但我对这部分代码没有任何疑问)：
############## Pre-define some function ###########
logit2prob <- function(logit){
odds <- exp(logit)
prob <- odds / (1 + odds)
return(prob)
}
###################################################
data(iris)
df <
浏览 18提问于2020-02-11得票数 4
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2回答
R随机森林不一致预测
r、machine-learning、random-forest
我最近使用R中的ranger包构建了一个随机森林模型。然而，我注意到在训练期间存储在ranger对象中的预测(可通过模型$ predictions访问)与我使用创建的模型在同一数据集上运行预测命令时获得的预测不匹配。下面的代码在mtcars数据集上重现了这个问题。我创建了一个二进制变量，只是为了将其转换为一个分类问题，尽管我在回归树中也看到了类似的结果。
library(datasets)
library(ranger)
mtcars <- mtcars
mtcars$mpg2 <- ifelse(mtcars$mpg > 19.2 , 1, 0)
mtcars <-
浏览 3提问于2018-08-16得票数 1
2回答
R中的随机森林评价
r、random-forest、prediction、roc、auc
我是一个在R的新手，我正试图尽我最大的努力来创造我的第一个模型。我正在一个2级随机森林项目中工作，到目前为止，我已经对模型进行了如下编程：
library(randomForest)
set.seed(2015)
randomforest <- randomForest(as.factor(goodkit) ~ ., data=training1, importance=TRUE,ntree=2000)
varImpPlot(randomforest)
prediction <- predict(randomforest, test,type='prob')
浏览 0提问于2015-07-28得票数 0
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使用pdp包获取所有类的概率规模部分依赖图
r、machine-learning
我一直以为例来创建部分依赖图，但我希望将用于获取多类中所有级别的图的方法与获得概率级预测的方法结合起来(参见第430至431页)。这是我的方法，但不起作用，因为pred.fun不允许有第三次争论
library(e1071)
iris.svm <- svm(Species ~ ., data = iris, kernel = "radial", gamma = 0.75,
cost = 0.25, probability = TRUE)
pred.prob <- function(object, newdata,i) { # se
浏览 1提问于2018-05-23得票数 0
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1回答
python- GLM泊松回归概率
python、machine-learning、statsmodels
我正在使用Statsmodel GLM模型来执行泊松回归。我有一个数据集，如下所示： Quantity Month cannibal_numbers category_performance
0 0.0 11 0 7
1 3985.0 1 1 2
2 7690.0 2 5 4
3 10070.0
浏览 81提问于2020-12-19得票数 0
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无法应用学习模型测试R中的数据
r、machine-learning、logistic-regression、prediction、kaggle
我正在使用来自Kaggle的Titanic数据集，并希望学习一个简单的logistic回归模型。
我读了火车和测试数据，train$Survived，train$Sex，test$Survived和test$Sex都是因素。
我想做一个非常简单的logistic回归，性别是唯一的自变量。
fit <- glm(formula = Survived ~ Sex, family = binomial)
在我看来似乎还不错：
> fit
Call: glm(formula = Survived ~ Sex, family = binomial)
Coefficients:
(Int
浏览 0提问于2013-10-07得票数 2
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我想知道g是什么意思，为什么在研究中使用Lemeshow (GOF)测试？“逻辑回归的混淆矩阵”有什么错?这条信息：
confusionMatrix(cnfmat)中的错误:找不到函数"confusionMatrix“
# ..Binary Logistic Regression :
install.packages("caTools")
library(caTools)
require(caTools)
sample = sample.split(diabetes$Outcome, SplitRatio=0.80)
train = subset(diabetes
浏览 4提问于2020-05-30得票数 0
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这是我之前发布的一篇文章的后续文章。守则如下：
data(iris)
df <- iris %>%
filter(Species != "setosa") %>%
mutate(Species = +(Species == "virginica")) %>%
sample_n(10)
##########################################
var_combos <- expand.grid(colnames(df[,1:4]), colnames(df[,1:4])) %>%
浏览 2提问于2020-02-10得票数 0
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利用R求随机林中各树的分类概率
r、random-forest、decision-tree、cart-analysis
我想通过得到每个类的分类概率，在randomForest中的每个树。
(1)输出单个输出，但它的类型是响应，而不是概率。
predict(rf_cl, newdata, predict.all=TRUE)$individual
(2)这产生了概率，但它属于森林，而不是所有的树木：
predict(rf_cl, newdata, type="prob")
(3)当我尝试这个时，得到的输出与第一个输出相同。
predict(rf_cl, newdata, predict.all=TRUE, type="prob")$individual
我在网上搜索了很长时间。
浏览 7提问于2022-07-03得票数 2
1回答
从glm模型中求出大于1的概率值
r、logistic-regression、prediction
我在r中建立了一个logistic回归模型，试图预测板球比赛的结果。然而，我的模型产生的概率值大于1。输出是1.031704，对于如何改进我的模型以获得概率的精确估计有什么建议吗？
set.seed(1)
#Use 70% of dataset as training set and remaining 30% as testing set
sample <- sample(c(TRUE, FALSE), nrow(ODIMT), replace=TRUE, prob=c(0.7,0.3))
train <- ODIMT[sample, ]
test <- ODIMT[!s
浏览 7提问于2022-09-14得票数 1
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如何从R中的随机森林中获得单个树的概率？
r、classification、prediction、random-forest
我正在使用R中的randomForest包处理一个分类问题(结果是二进制的)。我想要得到每一棵树的概率输出(以获得预测区间)。我在预测中设置了predict.all=TRUE参数，但它给我提供了一个800列的矩阵(=我的森林中的树的数量)，并且它们中的每一个都是1或0。如何获得概率输出而不是类？
PS:我的nodes=1的大小，这意味着这应该是合理的。然而，我更改了节点size=50，仍然得到了所有的0和1的无概率。
下面是我正在做的事情：
#build model (node size=1)
rf<-randomForest(y~. ,data=train, ntree=800,re
浏览 5提问于2014-03-14得票数 2
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在R中绘制logistic回归的两条曲线
r、regression
我在R (glm)中进行logistic回归。然后我设法画出结果。我的代码如下：
temperature.glm = glm(Response~Temperature, data=mydata,family=binomial)
plot(mydata$Temperature,mydata$Response, ,xlab="Temperature",ylab="Probability of Response")
curve(predict(temperature.glm,data.frame(Temperature=x),type="resp
浏览 0提问于2012-02-13得票数 4
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如何在R中找到logistic回归模型的brier分数？
r、logistic-regression
我创建了一个Logistic回归模型，并用它来预测出席率：
LogModel <- glm(formula = Attended ~ City + Duration,
family = binomial(logit), data = MyData)
prediction <- predict(LogModel, MyData, type = "response")
为了获得brier分数，我应该在brierscore()函数中使用哪些参数？
浏览 9提问于2014-08-06得票数 1
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predict.rpart和predict.glm之间的输出差异
r、glm、predict、tidymodels
我将数据集分成训练样本和测试样本。然后，我在训练数据上拟合logit模型，以预测测试样本的结果。我可以通过两种方式完成此操作： 使用Tidyverse： logit_mod <- logistic_reg() %>%
set_mode("classification") %>%
set_engine("glm") %>%
fit(y ~ x + z, data=train)
res <- predict(logit_mod, new_data = test, type="prob") 或者使用GLM类：
浏览 34提问于2021-01-29得票数 0
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R's MLR屈服结果与预测结果不一致的预测函数
r、machine-learning、predict、mlr
我正在使用mlr包的框架来构建一个svm模型来预测图像中的陆地覆盖级别。我使用了光栅包的预测函数，并将光栅转换为数据帧，然后使用"learner.model“作为输入对该数据帧进行预测。这些方法给了我现实的结果。
做得好：
> predict(raster, mod$learner.model)
或
> xy <- as.data.frame(raster, xy = T)
> C <- predict(mod$learner.model, xy)
但是，如果我在没有指定learner.model的情况下预测从光栅导出的数据，结果就不一样了。
>
浏览 0提问于2015-07-31得票数 1
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如何从回归随机森林中求出概率密度函数？
r、random-forest、probability-density
我使用随机森林回归问题来预测给定一组Test(新特性值)的Test标签值。该模型已在给定的列车-X(特征)和列车-Y(标签)上进行训练.R的"randomForest“很好地帮助我预测测试-Y的数值。但这不是我想要的。
不只是一个数字，我想使用随机森林产生一个概率密度函数。我找了好几天的解决方案，到目前为止，我发现：
"randomForest“不产生回归的概率，而只是在分类上。(通过“预测”和设置type=prob)。
使用"quantregForest“提供了一种制作和可视化预测间隔的好方法。但还是没有概率密度函数！
关于这件事还有其他想法吗？
浏览 3提问于2016-02-19得票数 3
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如何在R中对SVM进行预测？
r、machine-learning、svm、random-forest、prediction
我有两个数据集，train_val和test。我想建立3个模型，并使用这些模型来预测结果。这是我的三个模特：
#Model 1
rf.model <- randomForest(Survived ~ ., data = train_val, type = 'response')
#Model 2
svm.model.linear <- svm(Survived ~ ., data = train_val, kernel="linear", cost = 2, gamma = 0.1)
#Model 3
svm.model.radial <-
浏览 0提问于2022-01-24得票数 0
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随机森林R:为什么打印预测不等于存储的预测
r、machine-learning、classification、random-forest
我正在运行随机森林模型来预测黑名单，我得到了一个真正的问题，我不能自己解决。我的代码如下。
library(xlsx)
library(randomForest)
setwd('E:\\laolai')
rm(list=ls())
accepts <- read.xlsx('fuckdata.xlsx',sheetIndex = 1)
set.seed(10)
ind <- sample(2,nrow(accepts),replace=TRUE,prob=c(0.5,0.5))
train_data <- accepts[ind==1,]
t
浏览 0提问于2017-03-29得票数 0
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R“对象中无森林成分”中的随机森林预测误差
r、machine-learning、random-forest、raster
我试图使用随机森林回归器对光栅堆栈进行分类，但是错误不允许预测"area_pct"，难道我没有对模型进行适当的训练吗？
d100是我的数据集，包含预测变量d100[,4:ncol(d100)]和预测变量d100["area_pct"]。
#change na values to zero
d100[is.na(d100)] <- 0
set.seed(100)
#split dataset into training (70%) and testing (30%)
id<- sample(2,nrow(d100), replace = TRUE,
浏览 1提问于2022-08-12得票数 0
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