Tag: linear-regression
für Fragen im Zusammenhang mit der linearen regression modelling-Ansatz
Lineare regression mit postgres
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Benutze ich Postgres und ich habe eine große Anzahl von Zeilen mit Werten und Datums-pro station. (Termine können getrennt werden durch mehrere Tage). id | value | idstation | udate --------+-------+-----------+----- 1 | 5 | 12 |
Einbau einer multiplen linearen regression in R
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Also ich habe Daten wie diese - ## V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 ## 2 27.0 41.3 2948.0 26.2 51.7 42.7 89.8 ## 3 22.9 66.7 4644.0 3.0 45.7 41.8 121.3 ## 4 26.3 58.1
In R: Wie kann ich plug-in-Werte für meine unabhängigen Variablen in einem linearen Modell?
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Arbeite ich mit einem linearen Modell, das hat 3 Variablen und Interaktionen. Statt der manuellen Eingabe der Formel aus und geben Sie Werte für jede der Variablen, sagen wir X, Y und Z, wie kann ich sagen,
support vector machines - eine einfache Erklärung?
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So, ich bin versuchen zu verstehen, wie der SVM-Algorithmus funktioniert, aber ich kann einfach nicht herausfinden, wie, verwandeln Sie einige Datensätze in der Punkte des n-dimensionalen Ebene, hätte eine mathematische Bedeutung zu trennen, um die Punkte durch
wie zu verwenden predict()
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Vorhersagen möchten, einen Wert, aber dieser ist eindeutig nicht die Lösung. Ich arbeite gerade an einem multiple-choice-test und 0.304... ist keine Antwort.Wie zu verwenden predict() korrekt? library(glm2) data(crabs) fit= glm(Satellites~Width,data=crabs, family="poisson") plot(Satellites~Width,data=crabs) abline(fit) predict(fit, newdata=data.frame(Width=c(22))) 1 0.3042347
Lineare Regression mit sklearn mit kategorischen Variablen
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Ich versuche zu laufen einer gewöhnlichen linearen regression in Python mit sk-lernen, aber ich habe einige kategoriale Daten, ich weiß nicht genau, wie zu handhaben, vor allem, weil ich importiert die Daten mit pandas read.csv() und ich
Berechnung der multivariaten linearen regression mit numpy
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1 - Mit A = np.array([x1,x2,x3]) gearbeitet, um den Fehler zu beheben in Wie ich den plot der linearen regression. Also habe ich beschlossen, erhöhen Sie die Anzahl der Elemente in x1,x2 und x3 und weiter verwenden,
Multiple Regression
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Zu kombinieren, um 3 unterschiedliche Schätzer der gleichen Variablen brauche ich, um zu implementieren eine multiple regression Methode in Java (daher 3 unabhängigen Variablen und 1 abhängige variable). Ich bin auf der Suche nach einer einfachen Methode
pyspark Lineare Regression Beispiel aus der offiziellen Dokumentation - Schlechte Ergebnisse?
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Ich Plane, verwenden Sie die Lineare Regression in der Funke. Um loszulegen, ich habe das Beispiel aus der offiziellen Dokumentation (die finden Sie hier) Fand ich auch diese Frage auf stackoverflow, die im wesentlichen die gleiche Frage
Python pandas hat kein Attribut ols - Fehler (rolling OLS)
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Für meine Bewertung, ich wollte eine rolling-1000 Fenster OLS regression estimation des datasets finden Sie in dieser URL: https://drive.google.com/open?id=0B2Iv8dfU4fTUa3dPYW5tejA0bzg anhand der folgenden Python Skript. # /usr/bin/python -tt import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas
TypeError: expected 1D Vektor für x
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Bin ich immer die Fehlermeldung: TypeError: expected 1D Vektor für x mit Bezug auf diese Zeile: Koeffizienten = np.polyfit(x1, y1, 1) coefficients = np.polyfit(x1, y1, 1) polynomial = np.poly1d(coefficients) ys = polynomial(x1) x1 & y1; x =
(Python -) Schätzung der regression parameter von Konfidenzintervallen mit der bootstrap scikits
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Ich habe gerade angefangen zu versuchen, eine schöne bootstrapping-Paket durch scikits: https://github.com/cgevans/scikits-bootstrap aber ich habe ein problem, wenn Sie versuchen zu schätzen, Konfidenzintervalle für den Korrelationskoeffizienten der linearen regression. Die Konfidenzintervalle zurückgegeben liegen völlig außerhalb der Reichweite
Seaborn: kommentieren Sie die lineare Regressionsgleichung
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Habe ich versucht Montage eine OLS für Boston-Daten. Mein graph sieht wie folgt aus. Wie kommentieren Sie die lineare regression Gleichung nur oberhalb der Zeile oder irgendwo in der Grafik? Wie Drucke ich die Formel in Python?
Wie kann ich berechnen Residual Standard Error in R für Test-Daten?
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Habe ich split den Boston-dataset in Trainings-und Testsätze als unten: library(MASS) smp_size <- floor(.7 * nrow(Boston)) set.seed(133) train_boston <- sample(seq_len(nrow(Boston)), size = smp_size) train_ind <- sample(seq_len(nrow(Boston)), size = smp_size) train_boston <- Boston[train_ind, ] test_boston <- Boston[-train_ind,] nrow(train_boston)
So erhalten Sie das cross-validierte r-Quadrat von linearen Modells in R?
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Habe ich ein lineares Modell, in R. set.seed(1234) x <- rnorm(100) z <- rnorm(100) y <- rnorm(100, x+z) mydata <- data.frame(x,y,z) fit <- lm(y ~ x + z, mydata) Ich würde gerne um eine Schätzung zu erhalten,
Multi-Kollinearität für Kategoriale Variablen
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Für Numerische/Kontinuierliche Daten, um zu erkennen die Kollinearität zwischen den unabhängigen Variablen verwenden wir die Pearson Korrelationskoeffizient und stellen Sie sicher, dass die Prädiktoren nicht miteinander korreliert unter sich, sondern sind in einem Zusammenhang mit der response-Variablen.
Wie finden Sie die Standardabweichung s der einfachen linearen regression die Koeffizienten Alpha und Beta in Matlab?
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Habe ich Daten und ich muss eine lineare regression auf die Daten zu erhalten y=Alpha*x+Beta Alpha-und Beta-Schätzer gegeben durch die regression, polyfit kann mir keine problem, aber dies ist eine physikalische Wissenschaft Bericht und ich muss zu
Wie zum extrahieren von einem bestimmten Wert aus der OLS-Zusammenfassung in Pandas?
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ist es möglich, dass andere Werte (derzeit kenne ich nur einen Weg, um beta-und Achsenabschnitt) aus der Zusammenfassung der linearen regression in pandas? Ich brauche, um R-Quadrat. Hier ein Auszug aus dem Handbuch: In [244]: model =
Time series prediction using R
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Habe ich die folgenden R-code library(forecast) value <- c(1.2, 1.7, 1.6, 1.2, 1.6, 1.3, 1.5, 1.9, 5.4, 4.2, 5.5, 6, 5.6, 6.2, 6.8, 7.1, 7.1, 5.8, 0, 5.2, 4.6, 3.6, 3, 3.8, 3.1, 3.4, 2, 3.1, 3.2,
3D-Lineare Regression
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Ich möchte ein Programm schreiben, dass, gegeben eine Liste von Punkten im 3D-Raum, dargestellt als array von x -, y -, z-Koordinaten in floating point, Ergebnisse einer best-fit-Linie in diesem Raum. Die Linie kann/sollte in der form
R: plm — Jahres-fixed effects Jahres — und Quartal-Daten
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Ich habe ein problem in der Einrichtung eines panel-Daten-Modell. Ist hier einige Beispiel-Daten: library(plm) id <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2) year <- c(1999,1999,1999,1999,2000,2000,2000,2000,1999,1999,1999,1999,2000,2000,2000,2000) qtr <- c(1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4) y <- rnorm(16, mean=0, sd=1) x <- rnorm(16, mean=0, sd=1) data <- data.frame(id=id,year=year,qtr=qtr,y_q=paste(year,qtr,sep="_"),y=y,x=x) Ich
wie zeichnen Sie die lineare regression in R?
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Möchte ich den folgenden Fall, der linearen regression in R year<-rep(2008:2010,each=4) quarter<-rep(1:4,3) cpi<-c(162.2,164.6,166.5,166.0,166.4,167.0,168.6,169.5,170.0,172.0,173.3,174.0) plot(cpi,xaxt="n",ylab="CPI",xlab="") axis(1,labels=paste(year,quarter,sep="C"),at=1:12,las=3) fit<-lm(cpi~year+quarter) Ich will zeichnen Sie die Linie zeigt die lineare regression der Daten, die ich verarbeiten. Ich habe versucht mit: abline(fit) abline(fit$coefficients[[1]],c(fit$coefficients[[2]],fit$coefficients[[3]]))
R - Lineare Regression - Kontrolle für eine variable
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Habe ich einen informatik-hintergrund & ich bin versucht, mir beibringen, Daten Wissenschaft von der Lösung der Probleme, die im internet verfügbar Habe ich ein kleineres Daten-set, die hat 3 Variablen Rasse, Geschlecht und jährlichen Erträgen. Es gibt
Die Vorhersage von Werten mit einem OLS-Modell mit statsmodels
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Ich ausgerechnet ein Modell mit OLS (multiple lineare regression). Ich teilte meine Daten zum trainieren und testen (je zur Hälfte), und dann möchte ich voraussagen, - Werte für die 2. Hälfte der Etiketten. model = OLS(labels[:half], data[:half])
Genauigkeit Punktzahl ValueError: nicht Verarbeiten Kann mischen von binären und kontinuierlichen soll
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Ich bin mit linear_model.LinearRegression von scikit-learn als ein prädiktives Modell aus. Es funktioniert und es ist perfekt. Ich habe ein problem, zu bewerten, die prognostizierten Ergebnisse mit der accuracy_score Metrik. Dies ist meine wahre Daten : array([1,
Gewichtete Lineare Regression in Java
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Kennt jemand einen wissenschaftliche/mathematische Bibliothek in Java, die eine einfache Umsetzung der gewichtete lineare regression? Etwas entlang der Linien von einer Funktion, die 3 Argumente und gibt die entsprechenden Koeffizienten: linearRegression(x,y,weights) Scheint dies ziemlich einfach, so Stelle
ValueError: kontinuierlich wird nicht unterstützt
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Ich bin mit GridSearchCV für die cross-Validierung einer linearen regression (nicht ein Klassifikator noch eine Logistische regression). Benutze ich auch StandardScaler für die Normalisierung von X Mein dataframe hat 17 Funktionen (X) und 5-Zielen (y) (Beobachtungen). Um
Wie kann ich eine lineare Regressionsgerade auf einem scatterplot mit R?
3 Antworten
Versuchte ich abline Funktion zum erstellen einer linearen Regressionsgeraden auf einem scatterplot. x= c (1.0325477, 0.6746901, 1.0845737, 1.1123872, 1.1060822, 0.8595918, 0.8512941, 1.0148842, 1.0722369, 0.9019220 , 0.8809147, 1.0358256, 0.9903858, 1.0715174 , 1.1034405, 1.0143966,0.9802365, 0.7177169 , 0.9190783, 0.8408701 )
Linie der besten fit-scatter-plot
2 Antworten
Ich versuche zu tun, ein Streudiagramm mit einer Linie der besten fit in matlab, bekomme ich eine scatter-plot-entweder Punkt(x1,x2) oder Streudiagramm(x1,x2), aber das basic-fitting-option schattiert aus und lsline gibt die Fehlermeldung " Keine zulässige Kabeltypen gefunden. Nichts
R mit Variabler Länge Unterscheiden sich beim bauen lineares Modell für die Residuen
1 Antworten
Arbeite ich an einem problem, wo ich bauen will ein lineares Modell mit Residuen von zwei anderen linearen Modellen. Ich habe verwendet, UN3 Datensatz zu zeigen, dass mein problem da es einfach das problem hier als mit
lm-Funktion in R nicht geben Koeffizienten für alle faktorstufen in kategorische Daten
1 Antworten
Ich versuche aus der linearen regression mit R mit kategorischen Attributen und beobachten Sie, dass ich nicht bekommen, ein Koeffizient, der Wert für jedes der verschiedenen faktorstufen, die ich habe. Bitte siehe meinen code unten, habe ich
wie zu überprüfen, um die Korrelation zwischen kontinuierlichen und kategorialen Variablen in python?
1 Antworten
Ich habe einen Datensatz einschließlich der kategorialen Variablen(Binär) und kontinuierliche Variablen. Ich bin versucht, ein lineares Regressionsmodell für die Vorhersage einer kontinuierlichen variable. Kann jemand bitte lassen Sie mich wissen, wie Sie überprüfen, um die Korrelation zwischen
Lineare Regression mit Python-numpy
2 Antworten
Ich versuche zu machen eine einfache lineare regression Funktion aber weiterhin auch eine numpy.linalg.linalg.LinAlgError: Singular matrix Fehler Vorhandene Funktion (mit debug-prints): def makeLLS(inputData, targetData): print "In makeLLS:" print " Shape inputData:",inputData.shape print " Shape targetData:",targetData.shape term1 =
Wie lineare regression, wobei Fehlerbalken berücksichtigt?
3 Antworten
Ich bin in der computer-simulation für ein physisches system von endlicher Größe, und nach dieser mache ich extrapolation auf die unendlich (Thermodynamischen limit). Eine Theorie sagt, dass, sollten die Daten der Waage Linear mit der Systemgröße, so
Wie zu tun, GAUSS - /Polynom-regression mit scikit-learn?
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Tut scikit-learn bieten Einrichtung zum durchführen von regression durch Verwendung einer Gauß-oder Polynom-kernel? Ich schaute auf die APIs, und ich sehe keine. Hat jemand baute ein Paket auf der Oberseite der scikit-learn, das dies tut? InformationsquelleAutor Jagat
Anwendung von lm() und predict (), um mehrere Spalten in einem data frame
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Habe ich ein Beispiel-dataset unten. train<-data.frame(x1 = c(4,5,6,4,3,5), x2 = c(4,2,4,0,5,4), x3 = c(1,1,1,0,0,1), x4 = c(1,0,1,1,0,0), x5 = c(0,0,0,1,1,1)) Angenommen, ich möchte erstellen Sie separate Modelle für die Spalte x3, x4, x5 basierend auf Spalte x1
Beim Durchlaufen der Spalten in R
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Ich versuche, führen Sie eine lineare regression auf jede variable relativ zu x x y1 y2 y3 Dies ist der code, den ich verwende gen <-read.table("CH0032_time_soma.out",sep = "\t",header=TRUE) dat<-gen[,c(1,3:1131)] dat_y<-(dat[,c(2:1130)]) dat_x<-(dat[,c(1)]) for(i in names(dat_y)){ model = lm(i~dat_x,dat)
Hinzufügen Zeile/Gleichung zu scatter-plot
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Habe ich 3 Modelle, von denen alle signifikant sind, und ich möchte ein linearer graph mit meinen Daten. Dies ist, was ich habe, so weit: >morpho<-read.table("C:\\Users\\Jess\\Dropbox\\Monochamus\\Morphometrics.csv",header=T,sep=",") > attach(morpho) > wtpro<-lm(weight~pronotum) > plot(weight,pronotum) > abline(wtpro) Ich habe versucht
python-lineare regression Vorhersagen, nach Datum
4 Antworten
Will ich sagen einen Wert zu einem Datum in der Zukunft mit einfachen linearen regression, aber ich kann nicht wegen dem Datumsformat. Dies ist der dataframe ich habe: data_df = date value 2016-01-15 1555 2016-01-16 1678 2016-01-17
Vorhersagen.lm() mit einem unbekannten Faktor, der-Ebene im test-Daten
7 Antworten
Bin ich passend ein Modell, um den Faktor von Daten und voraussagen. Wenn die newdata im predict.lm() enthält einen einzigen Faktor-Ebene, ist unbekannt, das Modell, die alle von predict.lm() schlägt fehl und gibt einen Fehler zurück. Ist
Mit scikit-learn (sklearn), wie man mit fehlenden Daten für die lineare regression?
2 Antworten
Habe ich versucht, dieses konnte aber nicht erhalten, es funktioniert für meine Daten: Verwenden Scikit Lernen lineare regression auf eine Zeit-Serie pandas data frame Meine Daten besteht aus 2 DataFrames. DataFrame_1.shape = (40,5000) und DataFrame_2.shape = (40,74).
Wie kann ich ignorieren Sie die NA-Daten, wenn ich die lm-Funktion?
2 Antworten
Meine Frage ist relativ einfach, aber ich konnte es nicht behoben ist, nachdem versucht, eine Menge Dinge. Habe ich zwei Daten-frames. >a col1 col2 col3 col4 1 1 2 1 4 2 2 NA 2 3 3
Wie Trainieren Sie und Kreuzvalidierung in R
2 Antworten
Hallo, ich bin neu in R, Ich mache coursera-Kurs für maschinelles lernen, ich weiß, Schulung und cross-Validierung auf Datensätze für Zwecke der Vorhersage in der Oktave, aber wie kann ich das machen, dass die Operationen in R?
Wie funktioniert vorherzusagen.lm() berechnen Sie Konfidenzintervalle und Vorhersage-Intervall?
2 Antworten
Lief ich eine regression: CopierDataRegression <- lm(V1~V2, data=CopierData1) und meine Aufgabe war die Erlangung eines 90% Konfidenzintervall für die mittlere Antwort gegeben V2=6 und 90% Vorhersage-Intervall wenn V2=6. Ich verwendete den folgenden code: X6 <- data.frame(V2=6) predict(CopierDataRegression,
überwachtes lernen,unüberwachtes lernen ,regression
4 Antworten
Ich weiß, dass: unüberwachten lernen ist der Versuch zu finden, die versteckte Struktur in unbeschriftete Daten,sonst nennen wir es das betreute lernen. regression ist auch eine Art der Klassifizierung ,außer dass die Ausgabe ist unendliche Anzahl der
Wie bewerbe ich mich scikit-learn ist LogisticRegression für einige decimal-Daten?
1 Antworten
Ich habe die Trainings-Daten-set wie dieses: 0.00479616 | 0.0119904 | 0.00483092 | 0.0120773 | 1 0.51213136 | 0.0113404 | 0.02383092 | -0.012073 | 0 0.10479096 | -0.011704 | -0.0453692 | 0.0350773 | 0 Den ersten 4 Spalten
Die einfache lineare regression für die Daten festlegen
2 Antworten
Bin ich suchen, um eine trend-Funktion in C# für einen Satz von Daten, und es scheint, mit einem großen Mathematik-Bibliothek ist ein bisschen overkill für meine Bedürfnisse. Gegeben eine Liste von Werten, wie 6,13,7,9,12,4,2,2,1. Ich möchte die
So erhalten Sie RMSE von lm Ergebnis?
3 Antworten
Ich weiß, es gibt einen kleinen Unterschied zwischen $sigma und das Konzept der root mean squared error. Also, ich Frage mich, was ist der einfachste Weg, um RMSE aus lm Funktion in R? res<-lm(randomData$price ~randomData$carat+ randomData$cut+randomData$color+ randomData$clarity+randomData$depth+
unhashable type: 'numpy.ndarray' Fehler in tensorflow
4 Antworten
data = pd.read_excel("/Users/madhavthaker/Downloads/Reduced_Car_Data.xlsx") train = np.random.rand(len(data)) < 0.8 data_train = data[train] data_test = data[~train] x_train = data_train.ix[:,0:3].values y_train = data_train.ix[:,-1].values x_test = data_test.ix[:,0:3].values y_test = data_test.ix[:,-1].values y_label = tf.placeholder(shape=[None,1], dtype=tf.float32, name='y_label') x = tf.placeholder(shape=[None,3], dtype=tf.float32, name='x') W
Wie entfernt man ein unbedeutender Faktor Stufe aus einer regression mit der lm () - Funktion in R?
3 Antworten
Wenn ich eine regression in R und Typ-Faktor, es hilft mir zu vermeiden, bis der kategorischen Variablen in den Daten. Aber wie Entferne ich ein Faktor, der nicht signifikant von der regression nur zeigen signifikante Variablen? Beispiel: