나는 시계열 데이터 X와 Y를 사용하여 매일 회귀를 시도하며, 이전 날짜의 X 데이터를 현재 날짜의 Y 값으로 회귀 분석합니다. X는 차원 날짜, 주가 및 인수가있는 3 차원 데이터 배열이고, Y는 차원 날짜와 주식이있는 2 차원 데이터 배열입니다. 누구든지 효율적인 방법으로 어떻게하는지 말해 줄 수 있습니까? # -*- coding: utf-8 -*-
데이터 (성인)의 하위 집합을 사용하여 선형 회귀를 만들었습니다. 나는 모든 데이터 포인트 (어른과 청소년)를 상대로 그 계획을 세웠다. 데이터 (성인)의 하위 집합에서 만든 회귀 방정식을 사용하여 모든 점 (성인과 청소년)의 잔차를 구한 다음이 잔차를 원래 데이터 표에 추가하고 싶습니다. 목표는 잔차가 데이터의 두 "하위 집합"사이를 예측할 수 있는지 확
놀라운 캐럿 패키지를 처음 접했고 리샘플링 메서드가 'timeslice'인 lm 모델의 train() 출력에서 일부 개체를 재현하려고합니다. 왜 그리고 $ 함수 defaultSummary의 출력에서 차이가 내 예에 Rsquared $을 $ 결과 $의 RMSE를 초래할 않습니다 ($ PRED $ PRED, $ PRED $ OBS)? $ resampl
는 I는 아래와 같이 가속도 신호 가지고 및 I는 다음과 보행 신호를 가지고 나는 두 신호를 이용하여 회귀 분석을 퇴행했습니다. reslts regMat=zeros(size(walkVec,1),size(walkVec,2));
for i=1:size(data,1)
b=regress(walkAcc', walkVec(i,:)');
regMat
Hej, 회귀 문제를 해결하기 위해 작은 프로그램을 작성하려고합니다. 내 데이터 세트는 여기에 4 개의 무작위 x (x1, x2, x3 및 x4) 및 1 y 값입니다. 행 중 하나는 다음과 같습니다 0.634585 0.552366 0.873447 0.196890 8.75
내가 나의 모델이 손실을 보여주는 것입니다 얼마나 잘 평가하고 싶은 훈련 후 수 있
현재 Tensorflow를 사용하여 회귀 문제를 해결하는 방법을 이해하려고합니다. 불행히도, 입력 데이터에 대해 두 번째 차원을 도입하자마자 오류나 손실이 엄청나게 커집니다. 내가 사용중인 데이터 세트는 자체 제작되었으며 매우 간단합니다. 값은 모든 정렬 및 X2는 I는 선형 회귀를 사용하여 값을 근사하려고 + 1 X1 = [2.167,3.1,3.3,4.1
저는 파이썬에서 함수를 복제하려고 시도하고 있으며 데이터 프레임의 여러 열을 사용하여 다음을 코딩 할 수 있었지만 더 효과적으로 수행 할 수있는 파이썬 회귀 함수가 있는지 궁금해하고있었습니다 . 여기에 함수에 대한 설명 링크가 있습니다. 진지하게 진지하게 유감스럽게도 통계 남자. :) http://tlc.thinkorswim.com/center/refere
독립 변수 (성별)와 기간의 수치 독립 변수 (근무 시간)를 상호 작용시키는 데 관심이 있습니다. 방정식을 올바르게 수정하는 올바른 방법이 무엇인지 알 수 없습니다. y = sex * working_hours + I(working_hours^2)
또는 내가 두 용어 y = sex * working_hours + sex * I(working_hours^2
R square 외에도 Gradient Boosting Regressor, Random Forest Regressor, SVR 등 Regressor를 평가할 수있는 다른 효과적이고 인식 가능한 채점 방법이 있는지 알고 있습니까? 여러 가지 채점 방법이있는 경우 선택할 때 고려해야 할 요소는 무엇입니까? 고맙습니다!