테스트 데이터 세트에서 CatBoostRegressor 직선 맞는 제 그래프 번째 그래프 테스트 데이터 설정된다 (CatBoostRegressor가 noised 죄에 기초하여 훈련 된) 훈련 집합이며 왜 이것이 직선에 딱 맞습니까? (= X 등) 등의 F (x)의 다른 기능에 대해 동일한 x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y =
통해 베타의 MLE을 구 y <- c(5,8,6,2,3,1,2,4,5)
x <- c(-1,-1,-1,0,0,0,1,1,1)
d1 <- as.data.frame(cbind(y=y,x=x))
를 I I는 로그 링크 포아송 분포를 사용 glm()이 데이터 세트에 대한 모델을 적합 때 Coefficients:
Estimate Std. Error
내 코드 proc reg data=mydata plots=;
title "Correlation Between Estriol Levels and Birthweights";
model birthweight=estriol/clb cli clm;
run;
플롯 회귀 라인과 산포도에서 신뢰 밴드와 예측 밴드를 제거하기 위해 노력뿐만 아니라 신
내가 로지스틱 회귀 예제를 실행하기 위해 노력하고있어 (https://github.com/apache/spark/blob/master/examples/src/main/java/org/apache/spark/examples/ml/JavaLogisticRegressionWithElasticNetExample.java) 이 코드입니다 : 나는 또한 예 (http
선형 모델에서 응답을 로그의 원래 크기로 다시 변환 한 선을 플로팅하고 싶습니다. 따라서 결과는 원본 스케일의 곡선이어야하며 로그 변형 된 스케일에서 직선이됩니다. 내가 전에 이런 짓을했는지 알고 있지만 내 인생 기억할 수에 대한 코드 # Data
dat <- data.frame(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9), c(5, 2.5, 1.25, .75,
데이터 세트가 제공되었으므로 일부 X 및 Y 데이터 사이의 관계를 찾으려고합니다. sklearn 라이브러리를 사용하여 데이터를 플롯하고 eqn의 곡선을 예측/예측할 수 있기를 원합니다. 그러나 내 데이터 집합에 다항식 회귀 모델을 적용한 후 예상 값을 플로팅하려 할 때 코드가 무한 루프에 멈추었습니다. 최종 목표는 일단 곡선을 예측/계획하면 곡선의 전체
파이썬에서 xgboost를 사용하여 회귀 문제를 해결하려고합니다. 하지만 문제가 발생했습니다. 나는 그것을 여러 곳에서 찾았지만 구체적인 결과를 얻을 수 없었다. 저는 음식 수집가 비즈니스 모델을 가지고 있습니다. 내 플랫폼의 사용자는 여러 레스토랑에서 주문할 수 있습니다. 회귀 모델을 사용하여 사용자가 배치 한 주문 (앱에 표시)을 예상하도록 ETA를 예
AlexNet 아키텍처를 사용하여 초기에 분류 작업에 사용되는 회귀 문제를 해결하고 싶습니다. 또한 학습 단계에서는 배치 크기에 매개 변수를 포함하려고합니다. 그래서 나는 몇 가지 질문이 있습니다 : 내가 회귀를 달성하기 위해 네트워크 아키텍처에서 변경해야합니까? 정확하게 마지막 층에서, 손실 기능 또는 다른 것들. 일괄 처리 크기 5를 사용하면 마지막 레
시간축 회귀 문제에 대해 양방향 LSTMS를 사용하는 CNN-RNN 모델 아키텍처가 있습니다. 내 손실은 50 개 이상의 신기원으로 수렴하지 않습니다. 각 신기원에는 20k 샘플이 있습니다. 손실은 0.001 - 0.01 사이에서 계속 수신 거부됩니다. batch_size=1
epochs = 50
model.compile(loss='mean_square