regression

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    R 회귀 분석에서의 요인과 더미

    좋아, 나는 두 가지 문제가있다. 어쩌면 관련성이있다. 나는 내 데이터베이스와 거의 비슷한 예를 사용할 것이다. 한 국가의 대통령 (예 : "George W.", "Bill C."등)과 같이 여러 개의 이름이있는 열이 20 개 있습니다. 또한 25 가지 전략 (예 : 'str_1', 'str2'등)이 있습니다. 그것들은 y와 x 같은 다른 변수와 함께 "d
    r regression interaction 2017-10-17

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    로지스틱 회귀 이중 루프 R

    이미 회귀 된 쌍을 제외하고 내 데이터 집합의 각 변수 쌍에 로지스틱 회귀 분석을 실행하고 싶습니다. 모든 변수는 이항식입니다. 출력에는 쌍 테스트 및 테스트 통계가 포함되어야합니다. 필자가 사용해야하는 다른 데이터 세트가 있기 때문에 모든 변수가 여러 개 포함 된 다른 데이터 세트에서 작동하는 스크립트를 작성하려고합니다. 샘플 데이터 세트에는 Var1이라
    r loops double regression 2017-10-18

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    시계열 회귀 - RandomForest

    멍청한 질문에 대한 사과 - 총 n00b 여기. 다음과 같은 데이터 세트가 있다고 가정 해 보겠습니다. date,site,category,locale,type,rank,sessions,logins 01/01/2017,google.com,search,US,free,1,3393093,50000 01/01/2017,google.com,overall,US,fr
    scikit-learn time-series regression random-forest 2017-10-20

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    Python과 Stata의 강력한 선형 회귀 결과는 동의하지 않습니다.

    제 동료들과 저는 Fama-French 3 요인 모델에 대한 회귀 분석을 포함하는 과제를 수행하고있었습니다. 저는 파이썬 Statsmodels 모듈을 사용했고 Stata를 사용했고 동일한 데이터 세트를 공유합니다. 일반 최소 자승 회귀 분석에 대해서도 동일한 해답을 얻었습니다. 그러나 어떤 이유로 든 강력한 회귀 결과는 동의하지 않습니다. 다음 이 Stat
    python statistics regression stata statsmodels 2017-10-21

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    scikit-multiplicative, categorical 모델에 대한 학습

    데이터 세트 (임대 가격 대 침실 및 인근 지역)가 있습니다. 나는 임대 가격을 기본 가격, 침실 수와 관련된 스칼라 및 이웃과 관련된 스칼라의 곱으로 모델링하고 싶습니다. 임대 가격 = 기본 * (A1B1 + A2B2 + a3B3 ...) * (k1N1 + k2N2 + : 메이페어에있는이 침대를 위해 내가이의 모습 추측 R = $ 100 * 1.2 * 1
    python scikit-learn regression 2017-10-24

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    파이프 라인을 사용하여 쿼리 포인트의 예측 분포의 표준 편차

    파이프 라인을 사용하여 회귀 (차수 = 3)에 사용 된 다항식의 차수를 지정하는 간단한 회귀 작업을 수행하려고합니다. 그래서 정의 pipe = make_pipeline(PolynomialFeatures(3), BayesianRidge()) 그리고 피팅 : pipe.fit(X_train, y_train) 그리고 마지막으로 예측 비트 : y_pred =
    python scikit-learn regression 2017-10-24

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    Sklearn Regression Without Predictors

    sklearn에 예측자를 포함하거나 포함하지 않는 회귀 분석 (예 : 로지스틱 회귀 분석)을 실행할 수 있습니까? 이것은 꽤 표준적인 유형의 분석처럼 보이며이 정보는 이미 출력물에서 사용 가능할 수도 있습니다. 내가 발견 한 유일한 관련 항목은 sklearn.svm.l1_min_c이지만 null이 아닌 모델을 반환합니다. I 표준 회귀 대에만 절편 (Y =
    python scikit-learn regression logistic-regression 2017-10-24

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    Tableau의 선형 회귀에 대한 신뢰 밴드 폭을 편집하는 방법

    "Analytics"의 "Trend Line"기능을 사용하여 가장 잘 맞는 라인이있는 Tableau에 플롯을 만들었습니다. 이 선 주위에 선택적 신뢰 밴드가있는 가장 적합한 선을 그립니다. Here's a screenshot of my plot 내 질문은 : 어떻게하는 최적의 라인 주위에 신뢰 밴드 너비를 편집하거나 좁힐 수 있습니까? 나는 어딘가에서 그들
    statistics regression tableau confidence-interval 2017-10-25

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    DNNRegressor 교육에 오류가 있습니다.

    견적 도구 DNNRegressor를 사용하여 회귀 모델을 작성했습니다. 다음은 흐름 코드 여기 import tensorflow as tf DATA_PATH = 'train_data/train_1.csv' BATCH_SIZE = 5 N_FEATURES = 3963 def batch_generator(filenames): """ filena
    python machine-learning tensorflow regression pipeline 2017-10-27

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    LinearRegressor를 사용하려고 시도합니다.

    간단한 예제에서 tf.estimator.LinearRegressor를 사용하려고합니다. 입력 점은 y = 2x 선에 있지만 추정자는 잘못된 값을 예측합니다. 여기 내 코드는 다음과 같습니다. # Create feature column and estimator column = tf.feature_column.numeric_column("x", shape=[
    tensorflow regression 2017-10-27
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