predict

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주어진 데이터 세트를 기반으로 미래 값을 예측해야합니다. 다음 링크에서 추세선 이동 평균을 구하는 방법을 찾았습니다. http://www.highcharts.com/plugin-registry/single/16/technical-indicators jsfiddle 여기 http://jsfiddle.net/laff/WaEBc/ 입니다하지만 내 요구 사항은

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이 인스턴스를 잘못 분류 할 수있는 이유는 무엇입니까?

두 파일로 시작했습니다 training & testing. 그런 다음 libsvm 사용하여 좀 교차 검증 값 training.scale에 모두 해당 파일을 확장하고 testing.scale 그런 grid.py (libsvm의 일부)를 사용하여 내가 training.scale를 실행하고 및 받았습니다 그런 다음 사용 svm-train를 실행 C = 512

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왜 훈련보다 예측에 사용되는 관측치가 적을 때 mlr에서 예측이 작동하지 않습니까?

R에서 다중 회귀 분석을 사용하려고하며 파일에서 데이터를로드하여 데이터를 학습했습니다. "Warning messages: 1: 'newdata' had 45 rows but variables found have 8676 rows 2: In predict.lm(reg, tin) : prediction from a rank-deficient fit

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목록의 데이터 프레임 수에 예측 함수를 적용하는 방법은 무엇입니까?

모델 객체가 있는데 목록으로 저장된 새 데이터의 수 (예 : 5)를 예측하는 데이 모델을 적용하고 싶습니다. 모든 데이터의 길이가 같고 세 가지 예측 변수가 동일합니다. 결국, 예상 값 (예 : 5)에 사용 된 데이터 세트가있는 열 또는 요소를 가진 매트릭스 또는 목록으로 예측 값을 저장하고 싶습니다. R 프로그래밍의 초보자이기 때문에이 문제에 대한 해결

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sklearn의 'predict'함수 사용

모형 변수 값에 더미 변수를 사용하여 sklearn 모델을 교육 한 경우 예측 결과를 얻기 위해 단일 행 모델을이 모델에 공급하는 것이 가장 좋습니다. 모든 입력 데이터 세트에 대해 점수를 얻으려고합니다. 모델을 훈련/적합시키는 데 사용 된 데이터 세트보다 적은 수의 열이있는 경우 오류가 발생합니다. 분명히하기 : 나는 모델을 만들기 전에 5 개의 열이 있

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R에, 수익률에게 잘못된 길이

new.y = predict(model, newx = new.x), new.y의 길이가 new.x 코드의 행 길이 다른 을 예측하는 것은 여기에 있습니다 : install.packages('ISLR') library(ISLR) fix(Hitters) # load data Hitters = na.omit(Hitters) # remove NA x =

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멀티플 레벨 120 모델 목록에서 예측

필자는 내가 추가 한 각 측정기 데이터에 엄청난 잠재력이있는 데이터 세트를 보유하고 있습니다. 현재로서는, 예를 들어 5 미터 만 사용하고 있습니다. 각 미터 str(Data1) 'data.frame': 43800 obs. of 7 variables: $ METER: Factor w/ 5 levels "10443720001539305",..: 1 1 1

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내 혼합 모델에서 lme4 예측 함수를 사용하는 데 문제가 있습니다.

혼합 모델에서 lme4 예측 함수를 사용하려는 데 어려움을 겪고 있습니다. 술어를 만들 때, 내 설명 변수 중 일부를 특정 레벨로 설정할 수 있지만 다른 변수의 평균을 설정할 수 있기를 원합니다. a <- data.frame( TLR4=factor(rep(1:3, each=4, times=4)), repro.state=factor(rep(c

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여러 모델에 대해 predict.glm을 효율적으로 사용하십시오.

약 100,000 행의 데이터에서 두 개의 다른 모델 (분할 모델)로 분할하는 것보다 하나의 모 놀리 식 모델을 사용할 때의 효과를 짚고 있습니다. 어떤 이유를 들어 preds <- numeric(nrow(DF)) for (i in 1:nrow(DF)) { if (DF[i,]$col == condition) { preds[i]

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캐럿 함수 predict.gb()에서 가능한 버그?

R의 Caret 패키지에서 method = gbm에 대한 predict() 함수의 성능에 버그가 있음을 발견했습니다. 다른 사람들이 동의하는지 또는 누군가가 설명을했는지 알고 싶습니다. 이 함수의 동작. 1. 생성 된 데이터 library(caret) x1 <- rnorm(100) x2 <- rnorm(100, 2) y <- x1 + x2 + r