다른 임계 값을 사용하는 로지스틱 회귀 모델에서 k 배 교차 유효성 검사를 수행하는 함수를 작성하려고합니다. 임계 값을 통해 모델이 출력 할 확률을 1 또는 0의 예측으로 바꾼다는 것을 의미합니다. 예를 들어 .4의 임계 값을 사용하면 확률이 .42는 1의 예측으로 코딩됩니다. To 로지스틱 회귀를 사용하여 교차 유효성 검사를 실행하려면 자체 비용 함수 (
bayesglm을 사용할 때 예측 기능에 문제가 있습니다. 필자는 샘플 데이터가 부족한 경우 샘플 데이터보다 더 많은 레벨이있을 때이 문제가 발생할 수 있다고 말하는 게시물을 읽었지 만 적합 및 예측 기능에 동일한 데이터를 사용하고 있습니다. Predict는 보통 glm으로는 정상적으로 작동하지만 bayesglm에서는 작동하지 않습니다. 예 : contro
나는 범주 형 예측 변수와 이진 응답을 사용하여 R에 glm을 작성합니다. 내 데이터는 다음과 같이이다 (하지만 훨씬 더 크고 여러 예측) : y <- c(1,1,1,0,0) #response
x <- c(0,0,0,1,2) #predictor
이 데이터 (하지만이 숫자로 표시), 나는이 한 범주이기 때문에 : y <- as.factor(y)
x <
proc genmod를 사용하여 제로 팽창 된 포아송 모델을 실행했으며 Proc PLM을 사용하여 테스트 데이터를 채점하려하지만이 오류가 발생합니다 : proc genmod data = train2;
class region/param=glm;
model response = var1 var2 var3 var4 var5
/dist=zip;
나는 다음과 같은 상태를 가진 이산 열이있는 dataframe이 StateName PX127857 PX128030 PX100049 PX100330 PX106316 PX115690 PX125484 PX112410 PX100778
Support 1 1 8 4 7 5 8 12 13
내가 model<- glm(for
내 문제는 predict() 함수와 그 구조, 그리고 예측을 플로팅하는 것입니다. 내 모델의 예측을 사용하여 중요한 요소 (및 상호 작용)가 내 응답 변수의 확률에 어떻게 영향을 주는지 시각화하고 싶습니다. 내 모델 : m1 <-glm (mating ~ behv * pop +
I(behv^2) * pop + condition,
DOE에서 모델 용어의 힘을 결정하기 위해 우도 비 (likelihood ratio) 테스트를 수행하고자합니다. 지금까지 필자는 glm에서 p 값을 사용하여이 작업을 수행했으며 문제가 없었습니다. anova 함수를 사용하기 시작하면서, glm.fit 함수의 입력을 받아들이도록 설계된 anova 함수가 아닌 glm 함수 만있는 것처럼 보입니다. 여기에 내가하
제로스 트릭을 사용하여 JAGS의 일반 포아송 분포에 카운트 데이터를 맞추고 있습니다. 나는 "베이지안 모델링의 Winbugs 사용"책에 코드를 다음입니다 (286 페이지) 문서라도 내 코드입니다 : GPoisson.model <- function(){
C <- 10000
for(i in 1:N){
zeros[i] <- 0
zeros[
포아송과 함께 GLM 모델을 사용하는 방법을 이해하는 데 어려움이 있습니다. import numpy as np
import scikits.statsmodels as sm
dataset = pd.DataFrame({'A':np.random.rand(100)*1000,
'B':np.random.rand(100)*100,
가중치를 사용하여 R에서 로지스틱 회귀를 시도하지만 실제로 어떻게 작동하는지 잘 모릅니다. 가중치를 적용하면 이상한 일이 발생하고 모든 값이 1로 표시되지만 왜 표시되지 않습니까? (또한 포인트를 통해 선을 맞추는 방법은 무엇입니까?) 관측 값과 예측 값의 상관 계수를 계산하려고합니다. 또한 y 축에서 0-1, x 축의 온도, 플롯의 값, 회귀 (이 예제의