regression

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모델 성능 플로팅 : 회귀 모델에 대한 MAE 플롯 [ROC 플롯의 회귀 식]

나는 렌털을 결정하기위한 회귀 모델을 가지고 예측은 0/1 이진 결과가 아닌 시간별 렌털 수입니다. 따라서 성능 메트릭에 대해 나는 평균 절대 오류 (MAE)를 주로보고 있습니다. 내 질문은 그래픽에 MAE를 R으로 그리는 방법이 있습니까? 나는 본질적으로 MAE 버전의 ROCR 패키지를 찾고있다. 내 데이터 세트는 모델의 성능이 미래에 예측되는 방식이 어

r regression data-science 2017-04-25

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Python에서 ARMA 모델을 사용하여 데이터 세트 및 예측 시제를 모델

데이터 집합을 here으로 수집했습니다. 먼저 read_csv을 pandas에서 사용할 때 (10 대신) 한 열에 모든 데이터를 표시하므로이 데이터 세트를 정리하고 싶습니다. 출력은 [8784 rows x 1 columns]입니다. (이 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?) 두 번째로이 데이터 세트의 간단한 ARMA 모델을 검토하여 AC 열의 값을 예측하고

python pandas dataset regression forecasting 2017-05-01

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일부 sklearn 모델에서는 작동하지만 sklearn.linear 및 sklearn.ensemble에서는 다른 모델에서는 작동하지 않습니다.

_train_weather.values : [[ 0.61818182 0.81645199 0.6679803 ..., 0. 0. 1. ] [ 0.61664841 0.80064403 0.65073892 ..., 0. 0. 0. ] [ 0.58291347 0.80679157 0.62783251 ..., 0. 0. 0. ] ...,

python machine-learning scikit-learn regression 2017-05-02

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여러 번 실행하면 TensorFlow에서 다른 손실이 발생합니다.

TensorFlow를 시작합니다. https://www.tensorflow.org/get_started/ 데이터 피드 방법을 여러 번 평가하는 동안 손실이 실행과 함께 변경된다는 것을 발견했습니다. 예를 들어 eval_input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x":x}, y, batch_size=4,

testing tensorflow regression evaluation loss 2017-05-02

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lm이 NA 열을 무시하는 방법

나는 수많은 베타를 계산하려고합니다. 불행히도 일부 열은 모두 NA입니다. x = structure(c(0.946032318625641, -0.472255854964591, -0.570914946839299, -0.624246840976067, -0.484359645048786, 0.888922481497905, NA, NA, NA, NA, NA, NA,

r regression linear-regression lm 2017-05-03

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R의 회귀 회귀

다른 질문의 경우, 처음 20 회의 관측에서 시작하여 회귀 창을 한 번에 한 관측으로 늘려 전체를 다루기까지 Y에 대한 X의 회귀 회귀에 대한이 절차 샘플 제안 :이 잘 작동하지만, (21) 잔류가되도록 각 회귀 하나에 의해 잔류 하나를 추가 한 후 처음 20 개 관찰의 잔차를 얻을 수있는 방법이있다 X1 <- runif(50, 0, 1) X2 <- r

r recursion regression lm 2017-05-05

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MatLab에서 회귀를 실행하여 기울기와 절편을 찾는 방법은 무엇입니까?

나는 자본 자산 가격 결정 모델의 기울기와 절편을 찾기 위해 회귀 분석을 시도하고있다 (CAPM) 식 : ER = B*RM + A ER 및 RM 크기로 알려진 두 행 벡터이다 (100x1) B (기울기)와 A (요격)을 시뮬레이트하고 싶습니다. 둘 다 스칼라 여야합니다. 나는 이것을 Excel에서했지만 나는 MATLAB에서와 완전히 다른 결과를 얻는다.

matlab regression 2017-05-06

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python 릿지 회귀 분석 결과

저는 sklearn과 statsmodels로 파이썬을 사용하여 회귀 모델을 만듭니다. 릿지 회귀를 사용한 것은 이번이 처음입니다. 그러나, 나는 결과가 의미하는 것을 이해하지 못한다. 예를 들어. 내가 print reg.intercept_ print reg.coef_ 를 인쇄 할 때 는 밖으로 내가 보통의 선형 회귀를 할 때마다, 나는 단지 내가 5를

python regression 2017-05-09

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MXNet으로 어떻게 혼합 밀도 네트워크를 만들 수 있습니까?

R에서 MXNet을 평가 중이며 혼합 밀도 네트워크를 모델링하고 싶습니다. Tensorflow, Keras 및 Edward의 예는 다음에서 찾을 수 있습니다. http://cbonnett.github.io/MDN_EDWARD_KERAS_TF.html 표시된 예는 표준 분포의 혼합입니다. MXNet으로 어떻게 동일한 분석을 할 수 있습니까?

r regression gaussian mxnet mixture 2017-05-10

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부트 패키지와 함께 가중치 회귀 (lm)를 사용하는 중에 발생한 문제 R

부트 기능을 사용하여 통계에 인수를 전달하는 데 문제가 있습니다. 다음 예는 다음과 같습니다 평가에서 rm(list=ls()) library(faraway) library(boot) data(strongx) g3 <- lm(crossx ~ energy, strongx, weights=rep(1, nrow(strongx))) bootReg <- f

r regression lm 2017-05-12

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