R因子考试卡具有新水平
我使用下面给出的C5.0在R中建立了分类模型: library(C50) library(caret) a = read.csv("All_SRN.csv") set.seed(123) inTrain
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将点过程模型强度预测转换为特定点的概率spatstat
我正在研究与spatstat软件包中的chorley数据集相似的数据集，并且正在按照样本书一章“空间点模式:R的方法和应用"中进行的相似分析进行分析.library(spatstat) data("chorley") X
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如何在带有R的拦截的multinom()中使用预测?
我已经在R中运行了multinom()函数，但是当我尝试对一个新样本进行预测时，它会不断出现错误. 这是代码: library(nnet) dta=data.frame(replicate(10,runif(10))) names(dta)=c('y',paste0('x',1:9)) res4
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将降采样后的预测概率转换为分类中的实际概率(使用mlr)
如果在不平衡二进制目标变量的情况下使用欠采样来训练模型，则预测方法会在假设平衡数据集的情况下计算概率.对于不平衡的数据，如何将这些概率转换为实际概率?转换参数/函数是在mlr软件包中还是在另一个软件包中实现的?例如: a
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通过R中的Lowess进行预测(或协调Loess& Lowess)
我正在尝试对一些薪水数据进行内插/局部外插以填充数据集. 这是数据集和可用数据的图: experience salary 1: 1 21878.67 2: 2 23401.33 3: 3 23705.00 4: 4 24260.00 5: 5 25758.60 6:
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Coxph预测与系数不匹配
下午好， 我可以发布可复制的代码，并且如果每个人都同意出了点问题，我当然会的，但是现在我想我的问题很简单，有人会为我指明正确的路径。 我正在处理以下数据集： created_as_free_user tc 1是36 0 2是36 0 3是0 1 4是28 0 5是9 0 6是0 1 7是13 0 8是
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Python ARIMA外生变量样本不足
我试图在python statsmodels ARIMA包中预测一个包含一个外生变量的时间序列，但是无法找出在预测步骤中插入该外生变量的正确方法.有关文档，请参见此处. import numpy as np from scipy import stats import pandas as pd import statsmodels.api as sm vals = np.random.r
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如何在面板数据回归中处理NA?
我试图基于包含NA的数据并基于由plm生成的模型来预测拟合值.这是一些示例代码: require(plm) test.data
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使用已经创建的模型对R中的新数据集进行评分
我已经建立了R的线性回归.现在，我想存储模型并将其用于每周一次对新数据集进行评分. 有人可以帮助我吗? 如何保存模型以及如何导入模型并在新数据集上使用它. 解决方案 您可以将模型保存到文件中，并在需要时加载它. 例如，您可能会有一条这样的线来训练您的模型: the_model
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在R中使用SVM预测时的因数(0)
我有一个数据框trainData，其中包含198行，看起来像 Matchup Win HomeID AwayID A_TWPCT A_WST6 A_SEED B_TWPCT B_WST6 B_SEED 1 2010_1115_1457 1 1115 1457 0.531 5 16 0.567 4 16 2 2
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使用SVM模型进行预测时，R返回系数(0)
我的问题与此线程完全相同.但是，由于这似乎还没有令人满意的答案，因此我认为再次询问可复制的代码仍然是适当的. training
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来自predict.gbm()的预测不一致
更新: 我已经尝试在 https://rdrr.io/snippets/上运行代码，并且效果很好.因此，我怀疑我的R安装有问题，但是非常担心这种情况会在没有错误或警告的情况下发生.对此进行调查的最佳步骤是什么?我在Ubuntu 18.04和gbm 2.1.4上运行R 3.4.4 我正在将增强模型拟合到数据集，并注意到一些奇怪的预测.这是一个最小的工作示例.请注意，这只是我正在使用的数据
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LightGBM的多类别分类
我正在尝试使用Python中的LightGBM为多类分类问题(3个类)建模分类器.我使用了以下参数. params = {'task': 'train', 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class':3, 'metric': 'multi_logloss', 'lear
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对比错误
我已经训练了一个模型，并且尝试使用predict函数，但是它返回以下错误. contrasts
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预测句子中的遗漏词-自然语言处理模型
我的句子如下: I want to ____ the car because it is cheap. 我想使用NLP模型来预测丢失的单词.我应该使用哪种NLP模型?谢谢. 解决方案 TL; DR 尝试一下: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 首先，您必须正确设置 pip install
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Python脚本中的错误“预期的2D数组，取而代之的是1D数组:"?
我正在按照本教程进行此ML预测: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style style.use("ggplot") from sklearn import svm x = [1, 5, 1.5, 8, 1, 9] y = [2, 8, 1.8, 8, 0.6, 11]
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如何在几年前拟合的logistic回归中使用R中的预测函数?
我有一个无法解决的问题，但没有成功.经过两天多的搜索，我一无所获.很抱歉，答案在那里，但我没有找到. 假设您有几年前估计的旧模型的逻辑方程回归(二进制模型).因此，您知道参数βk(k = 1，2，...，p)，因为它们是过去估计的.但是您没有用于拟合模型的数据. 我的问题是:我可以在R中引入这个旧的估计逻辑模型作为对象(对应于逻辑回归模型)吗? 我想使用“预测"功能通过一组新数据
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编程中的谓语逻辑?
我当时在想，在不久的将来，很多人会认为我们将不再那么依赖物理输入(即键盘)，因为读取脑电波的技术(在某种程度上已经存在)将变得可用. Kinda吓到我了……无论如何，我在做白日梦的时候想到了一个想法:如果程序员可以在其代码中实现逻辑以准确地预测用户的意图，然后在不需要的情况下执行预期的操作，该怎么办?人与人之间的互动.我没有在寻找任何具体的东西，我只是对任何人的想法感到好奇. 解决方案 当
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预测和模型.矩阵在因子变量的水平内给出不同的预测均值
这个问题是由于以下另一个问题而引起的:当尝试从包含因子变量的lmer模型中获取预测均值时，输出会根据因子变量的指定方式而有所不同. 我有一个可变的年龄组，可以使用“儿童
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如何预测merMod对象(lme4)的术语?
对于简单的glm对象，我可以使用predict(fit, type = "terms")检索具有每个术语的拟合值的矩阵. lmer的等效项是什么. glmer合适的型号?据我所知，predict.merMod函数不支持type = terms. 解决方案 lmer的等效项是什么. glmer合适的型号? 我不认为有一个.不过，您可以轻松地制作以下内容之一 #####
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