predict

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R 예측 데이터가 테스트 데이터 세트의 전체 데이터를 사용하지 않고 부분 데이터 만 사용하고 예측하는 경우

700 개의 레코드가있는 기차 데이터 세트가 있습니다. 이 데이터와 함께 c5.0 함수를 사용하여 모델을 준비했습니다. library(C50) abc_model <- C5.0(abc_train[-5], abc_train$resultval) 나는 5000 개의 레코드가있는 테스트 데이터를 가지고있다. 이 5000 recs에 대한 예측을 수행하기 위해 예

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glmer predict : 결과 변수에 대한 경고 메시지가 요인이되지 않음

glmer에 맞는 이항 결과가있는 혼합 효과 모델이 있습니다. 플로팅 목적을 위해 작은 데이터 세트의 인구 수준 값을 예측하고 싶습니다. 다음은 내 접근 보여주는 예입니다 silly <- glmer(Sex ~ distance +age + (1|Subject), data=Orthodont, family=binomial) sillypred <- expand

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주어진 데이터 포인트에서 R, 선형 모델을 사용하여 예측

편집 : 와우 나는 selected.model을 설정할 때 작품을 잊어 버렸습니다. 나는 바보입니다. selected.model<-(ES~Area+Elevation+DistSC+I(Elevation^2)+ (Elevation*DistSC)+(Area*Elevation)) 내가 ES 데이터 포인트를 주어 예측하려면 : Area=0.02,

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LinearRegression Predict- ValueError : 행렬이 맞춰지지 않았습니다.

저는 Google을 검색해 왔으며 잘못하고있는 것을 파악할 수 없습니다. 저는 파이썬에 매우 익숙하며 주식에 scikit을 사용하려하지만 예측하려고 할 때 "ValueError : 행렬이 정렬되지 않았습니다."라는 오류가 나타납니다. import datetime import numpy as np import pylab as pl from matplo

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randomForest를 사용하여 "NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 7)"을 제거하는 방법

해결책을 찾지 않고 광범위하게 연구했습니다. options(warn=2) p <- predict(default.rf, losses, type="prob", inf.rm = TRUE, na.rm=TRUE, nan.rm=TRUE) 모든 조사는 NA의 또는 Inf를 나 NaN이의 데이터에서하지만 난 돈 '해야 말합니다 :이 library("raster")

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상호 상관 모델을 사용한 예측

저는 R이 매우 새롭고 상호 상관 모델을 만들고 있는데, 답을 찾았지만 찾지 못했습니다. "ccf"와 함께 R 함수를 사용하여 2 개의 시계열간에 상호 상관 (지연 상관 관계)을 증명할 수있었습니다. 이제 ccf로 만든 모델을 기반으로 다른 변수의 데이터를 기반으로 변수 중 하나의 다음 값을 예측할 수 있기를 원합니다. 나는 정보를 찾지 않는 것 같습니다.

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쿼리를 가져 와서 coredata (magical record)의 결과를 가져 오는 방법은 무엇입니까?

은 내가 성공하지 컨트롤러를 가져별로 그룹화 추가하려고 select name,count(1) from tablename groupedby name; 쿼리 아래에 대한 요청을 가져올 원하는

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R에서 glm을 사용하여 예측하는 방법은 무엇입니까?

그래서 나는 데이터는 내가 내가 '특정 온도에서 O 링에 발생하는 예측하려면이 Oring Temp 1 15 0 20 1 30 처럼 보이는이 oring.glm = glm(oring.data$Damaged ~ oring.data$Temp, data = oring.data, family=binomial) 같이 정의 된 GLM이 이 일을 시도 했

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betategarch 패키지의 예측 함수가 범위 밖의 오류 첨자를 내림

betategarch 패키지를 사용하고 예측 함수를 사용할 때 오류 첨자가 범위를 벗어납니다. 이 오류는 매우 일반적이며 무엇을 해야할지 잘 모르며이를 해결하는 방법을 모르기 때문에 연구 결과를 얻지 못했습니다. 나는 또한 내 문제를 해결하기위한 명제 중 하나 였기 때문에 NA가 있는지 확인하기 위해 (any(is.na) 함수를 사용했지만 누락 된 값이 없

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선형 회귀에 대한 예측 간격을 얻는 방법 R

이 질문은 아마도 predict() 함수가 수행하는 작업을 완전히 이해하지 못했기 때문에 발생할 수 있습니다.하지만 근본적인 방법에 액세스 할 수 있는지 궁금합니다. 예측 데이터를 사용하여 주어진 관찰되지 않은 값에 대한 예측 간격을 얻을 수 있습니다. 여기의 의미는 다음과 같습니다 x <- rnorm(100,10) y <- x+rnorm(100,5)