R의 visreg 패키지는 다양한 회귀 모델에 대한 플롯을 생성 할 수 있습니다. 각 예측 자에 대한 조건부 플롯을 만들 때 다른 값은 기본적으로 중간 값으로 유지되지만이 값은 사용자가 변경할 수 있습니다. documentation에는 중앙값 이외의 값을 선택하는 효과를 보여주는 예제가 제공됩니다 (그림 5). 모델의 예측은 플롯 된 데이터와 마찬가지로 선
트윗의 수와 이동 평균을 기준으로 사용자가 트윗 수를 예측하려고합니다. 나는 파이썬 개발자이지만, ML에있는 총 noob입니다. Date | Number of tweets
01-03-2017 : 3
02-03-2017 : 2
03-03-2017 : 7
06-03-2017 : 2
07-03-2017 : 6
08-03-2017 : 6
09-03-
나는 Nolan and Hitt (2006)의 방법을 따라 잘 질산염 농도 (우물 = STNM, Y = 질산염 농도)를 예측하려고합니다. 아래는 내가 사용하고있는 예측 변수 중 일부입니다. X는 질소 부하 변수 (예컨대, 비료 부하, 정화조)를 나타내고, Z는 운송 변수 (예 : 토양 Ksat)를 나타내고, z는 감쇠 (예 : 토양 탄소, 습지 %)를 나타
I는 예를 들어, 미지의 다차원 비선형 관계를 다음과 일부 데이터가 : I는 (Y1로 (X1, X2) 변환하는 방법은 원하는 x1 <- seq(0, 10, 0.1)
x2 <- seq(5, 15, 0.1)
y1 <- sin(x1)+exp(x2**2)+rnorm(length(x1))
y2 <- log10(abs(x1*x2)+1)+rnorm(length(x
저는 R에서 매우 익숙하지 않지만 최고의 통계 패키지라고합니다. 나는 연구를 위해 그것을 연구했지만 시계열 데이터, 특히 회귀와 관련하여 난관에 처해 있습니다. 여러 회귀를 수행하는 방법을 알고 있고 SARIMA 모델로 예측하는 방법을 다소 알고 있지만 시계열 다중 회귀를 수행하는 방법을 잘 모릅니다. 다음은 내 데이터의 샘플입니다. 저는 항상 CSV에서
rpart 복잡도 매개 변수 (cp)는 어떻게 계산됩니까? 예를 들어 나는이 모델에 맞는 : library(mlbench)
library(rpart)
data("Ozone")
Ozone <- na.omit(Ozone)
tree <- rpart(V4~.,data=Ozone,minsplit=2,cp=0,maxdepth=2)
summary(tree)
필자는 컬럼 당 1672 개의 항목 (38 명의 참가자, 참가자 당 44 개의 관찰)의 데이터 세트 (PAEscore)를 보유하고 있습니다. 나는 Fraction_Value 대 Subject_Fraction을보고, 각 주제에 대한 R 계수를 줄 스크립트의 코드 부분을 만들고 싶습니다. 내가로드 한 데이터에는 제목 수, 분수 값 열 및 제목 분수 열이 있습니
Keras를 사용하여 간단한 시계열 회귀 문제를 해결하고 있습니다. 지난 20 일 종가를 사용하여 다음 마감 가격을 예측하고 싶습니다. 몇 가지 예에 따르면 다음 코드가 있습니다. 내가 발견 : 나는 모델 작성자 기능과 원하는 맞춤 매개 변수를 통과하는 KerasRegressor 개체를 만들 def modelcreator():
model = Seq
동일한 종속 변수 (Y)와 테이블에 요약해야하는 다양한 설명 변수가있는 선형 모델이 여러 개 있습니다. 그러나 실무자는 테이블을 불필요하게 넓게 만드는 설명 변수의 각 그룹에 대해 동일한 Y를 제목에 추가합니다. 어쨌든 내가 이것을 막을 수 있습니까? # control dummies
jan <- a$january
mon <- a$monday
y