R警告：newdata'；有15行，但找到的变量有22行
我在这里读到的关于这个问题的答案很少，但恐怕我还无法找到答案。 我的R代码是： colors
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non-linear-regression相关内容
R：OpTim()拟合参数限制
我希望对OpTim()的输出参数进行限制。对于我的正弦函数，它不必要地收敛数千个异相(其中，‘DESIGN L’是我的自变量，‘Ratio’是我的因变量数据，DFM是我的数据帧)： lo_0 = 2e-6 kc_0 = 80000 min.RSS
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尽管违反了约束条件，IPOPT 为什么要评估目标函数?
我在 Julia 中使用 IPOPT.我的目标函数会对某些参数值抛出错误(具体来说，虽然我认为这无关紧要，但它涉及协方差矩阵的 Cholesky 分解，因此要求协方差矩阵是正定的).因此，我对参数进行非线性约束，以便它们不会产生错误.尽管有这个限制，IPOPT 仍然坚持在参数处评估目标函数，这会导致我的目标函数抛出错误.这会导致我的脚本崩溃，导致痛苦和痛苦. 我很感兴趣，一般来说，IPOPT
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深度学习不擅长拟合训练范围之外的简单非线性函数(外推)?
我正在尝试创建一个简单的基于深度学习的模型来预测 y=x**2但是看起来深度学习无法学习训练集范围之外的一般功能. 直觉上我可以认为神经网络可能无法拟合 y=x**2，因为输入之间不涉及乘法. 请注意，我不是在问如何创建适合 x**2 的模型.我已经做到了.我想知道以下问题的答案: 我的分析是否正确? 如果 1 的答案是肯定的，那么深度学习的预测范围是不是非常有限? 是否有更
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R中具有非线性外生变量的ARIMA模型
我正在 R 中进行非线性回归，并希望向我的模型添加一个移动平均项以消除残差中的自相关. 基本上，这是模型: y[n] = a + log((x1[n])^g + (x2[n])^g) + c*e[n-1] + e[n] 其中 [e] 是移动平均项. 我计划使用 ARIMA(0, 0, 1) 对残差进行建模.但是，我不知道我应该在 R 中使用哪个函数将非线性外生部分添加到 ARIMA
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张量流.非线性回归
我有这些特征和标签，它们的线性度不足以满足线性解决方案.我从 sklearn 训练了 SVR(kernel='rbf') 模型，但现在是时候用 tensorflow 来训练了，而且很难说应该写什么才能达到相同或更好的效果. 你看到下面那条懒惰的橙色线了吗?它不会让你充满决心 代码本身: 将pandas导入为pd将 numpy 导入为 np将张量流导入为 tf进口tqdm导入 matp
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Seaborn Python 中的非线性回归
我有以下数据框，我希望对其进行一些回归.我正在使用 Seaborn，但似乎无法找到适合的非线性函数.下面是我的代码和它的输出，下面是我正在使用的数据框 df.注意我已经截断了这个图中的轴. 我想拟合 Poisson 或 Gaussian 分布样式的函数. 导入熊猫进口seaborn图 = seaborn.lmplot('$R$', '均衡值', 数据 = df, fit_reg=True,
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ML 模型无法正确预测
我正在尝试使用 SMR、逻辑回归等各种技术创建 ML 模型(回归).使用所有技术，我无法获得超过 35% 的效率.这是我正在做的: X_data = [X_data_distance]X_data = np.vstack(X_data).astype(np.float64)X_data = X_data.Ty_data = X_data_orders#print(X_data.shape)#pr
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NLS 函数 - 迭代次数超过最大值
我有一个如下所示的数据集: dput(testing1)结构(列表(x = c(0，426.263081392053，852.526162784105，1278.78924417616，1705.05232556821、2131.31540696026、2557.57848835232、2983.84156974437、3410.10465113642、3836.36773252847、4262
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R 中的 Sigmoidal 建模
我目前正在尝试建模和绘制具有少量点的 sigmoidal 曲线. >myExperimentV1 N 均值0.1 9 0.91 9 0.810 9 0.15 9 0.2 我正在使用 minpack.lm 包中的 nlsLM 函数. >nlsLM(mean2 ~ -a/(1 + exp(-b * (v1-o))))非线性回归模型模型:mean2 ~ -a/(1 + exp(-b * (v1 -
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`nls` 拟合错误:无论起始值如何，始终达到最大迭代次数
将此参数化用于增长曲线逻辑模型 我创建了一些点: K =0.7 ;y0=0.01 ;r =0.3 df = data.frame(x= seq(1, 50, by = 5))df$y = 0.7/(1+((0.7-0.01)/0.01)*exp(-0.3*df$x)) 有人能告诉我，如果使用模型启动器创建数据，我怎么会出现拟合错误? fo = df$y ~ K/(1+((K-y0)/y
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使用 sklearn 进行多项式回归的最简单方法?
我有一些不适合线性回归的数据: 实际上应该“完全"拟合二次函数: P = R*I**2 我正在做这个: model = sklearn.linear_model.LinearRegression()X = alambres[alambre]['mediciones'][x].reshape(-1, 1)Y = alambres[alambre]['mediciones'][y].res
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计算并绘制广义非线性模型的95％置信区间
我已经使用 R 包 nlme 和包含的 gnls()函数构建了几个广义的非线性最小二乘模型(指数衰减).我之所以不简单地使用基本的 nls()函数构建非线性最小二乘模型，是因为我希望能够对异方差建模以避免转换.我的模型看起来像这样: 模型
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`nls`无法估算我模型的参数
我正在尝试估计堆定律的常数。 我有以下数据集 novels_colection ： 小说DistinctWords WordOccurrences 1 1 13575 117795 2 1 34224 947652 3 1 40353 1146953 4 1 55392 1661664 5 1 60656 1968274 然后我建立下一个函数：
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Python中多元5度多项式回归的曲面图
我正在用Python实现一篇论文，该论文最初是在MATLAB中实现的.该论文说，使用曲线拟合从一组采样数据点中找到了一个五次多项式.我不想使用它们的多项式，因此我开始使用样本数据点(在纸上给出)，并尝试使用sklearn多项式特征和linear_model查找5度多项式.因为它是一个多元方程f(x，y)，其中x和y是某个池塘的长度和宽度，而f是污染物的初始浓度. 所以我的问题是sklearn
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R中的多项式logit:mlogit与nnet
我想在R中运行多项式logit，并使用了两个库， nnet 和 mlogit ，产生不同的结果并报告不同类型的统计信息.我的问题是: nnet报告的系数和标准误差与mlogit报告的系数和标准误差之间的差异是什么? 我想使用stargazer将结果报告到Latex文件中.这样做时，会有一个权衡的问题: 如果我使用mlogit的结果，则可以得到所需的统计信息，例如psuedo R平
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Matlab中的非线性回归工具箱(nlinfit)
有人知道非线性回归MATLAB工具箱的算法和目标函数吗?我正在查看MATLAB网站，但没有提供相关信息. 解决方案 文档末尾目标函数(显然吗?)取决于要解决的问题.
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使用优化使r中的可能性最大化时出错
因此，我具有以下功能: funk1
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很大的非线性最小二乘优化的收敛性
我正在尝试解决以下问题:正在生长的器官有很多(〜80000)个表面斑块.我测量了其随时间变化的每个区域(18个时间点)，并希望拟合一条增长曲线(双逻辑模型，例如，只是两个逻辑函数bcs的总和.观察期). 我有框式约束来确保指数项不爆炸，而线性约束则是一种增长突增必须在另一种之后发生.另外，为了在拟合参数中实现某种类型的空间连续性，我在目标函数(最小二乘法)上添加了一个惩罚项，该惩罚项是相邻面
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如何通过机器学习预测员工任务的结束日期
如何在下面进行预测以及哪种算法最合适. 员工的工作活动开始日期&结束日期(列). 工作表中还有其他几列，例如Work_Complexity(High& Low)，否.每个活动的子任务. 如何预测开始日期的工作活动结束日期?必须使用哪种ML算法? 这是否可以视为现实用例? 谢谢！ 解决方案 是的，这是一个实际的用例. 如果您有带标签的数据工具，那么您将拥有一张工
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