regression

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我試圖運行不平衡面板R中使用PLM包面板迴歸享樂數據面板迴歸。我正在使用'Hedonic'數據來運行相同的。我試圖複製類似的是在下面的紙做了一些：http://ftp.uni-bayreuth.de/math/statlib/R/CRAN/doc/vignettes/plm/plmEN.pdf（第14頁3.2.5非平衡面板）。我的代碼看起來是這樣的： form = mv ~ crim + zn

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神經網絡適用於數據（輸入和輸出）連續的監督式學習嗎？

我工作迴歸模型用的一組158級的輸入和玻璃製造項目，該項目是輸入和輸出的一個連續的過程的4個輸出。神經網絡的使用是否適合這種迴歸模型？如果是的話，我瞭解循環神經網絡可以用於時間序列數據，我應該使用循環神經網絡嗎？如果NN的使用不合適，除線性迴歸和迴歸樹以外，還有哪些其他類型的解決方案？

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將預測殘差附加到熊貓數據框 - 按羣組

此問題擴展了this的問題，但現在我想爲單獨的羣組添加殘差。那麼，當你想爲單獨的組運行迴歸時如何追加殘差？這裏是數據幀： df = pd.DataFrame({'gp': [1,1,1,1,1,2,2,2,2,2], 'x1': [3.17, 4.76, 4.17, 8.70, 11.45, 3.17, 4.76, 4.17, 8.70, 11.45], 'x2

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r按列號調用數據幀變量

R是新增功能，如何在R中執行迴歸而不列出變量名稱，而是列號？我有很多的迴歸我想在一個循環估計，我試圖做到這一點， stepreg<-with(newdata, lm(OutputChg~Furrow)) 而且我想通過其列＃，而不是標題叫Furrow。這可能嗎？與往常一樣，任何幫助非常感謝，謝謝！

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使用ranger R軟件包計算Brier分數和綜合Brier分數

我想使用「ranger」R軟件包計算我的分析的Brier分數和綜合Brier分數。舉個例子，我用的是老將的數據從「生存」包如下 install.packages("ranger") library(ranger) install.packages("survival") library(survival) #load veteran data data(veteran) data <

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我應該使用分類還是迴歸模型來表現離散值？

我正在分析一臺操作機器的性能。控制參數包括許多燃料流量，溫度，振動，溼度等。評估性能結果只有2個值：成功或失敗。我想確定控制參數和性能結果之間是否存在關係（或相關性）。我應該使用分類還是迴歸來解決這個問題？我應該使用什麼模型？謝謝。

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Tensorflow LinearRegressor不收斂

我試圖用TensorFlow在Python中做一個玩具線性迴歸，使用預先構建的估計器tf.contrib.learn.LinearRegressor而不是構建我自己的估計器。我使用的輸入是0到1之間的實數值，輸出只是3 *輸入。 TensorFlow似乎符合數據（沒有提出錯誤），但輸出與它們應該是什麼沒有關係。我不確定我是否正確地完成了預測 - predict（）函數的文檔非常稀疏。有關如何

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用迴歸模型預測的方法

我有一個關於機器學習中迴歸模型的問題，我想知道我的方法是否正確。我已經建立了我的迴歸模型，並且已經用我的數據對它進行了訓練，但是我的模型總是預測的是實際值的1.5倍。我明白這是我的模特的習慣，因爲它是1.5倍的預測。經過考慮後，我把預測值除以了1.5倍。假設我的模型在某些情況下預測了100，我計算了100/1.5並得到了大約66.6的結果。其實66.6不是預測值，我操縱它。該操作是否可以

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在R的ggplot2中的多面模型圖中，通過一個因子顯示多個模型的斜率？

我在ggplot2中有一個線條圖，它由一個分類變量刻面，並且在每個分面圖中，這些線被不同的分類變量着色。我根據分面圖中的第二個分類變量擬合模型。然後我想讓這些圖顯示每個迴歸線的斜率+ r^2。對this question的回答有效，但只適用於帶有單一回歸線的非小平面情節，而且在我的情況下我一直無法找到如何完成此操作。我創造了一些示例數據... ex.ID <- c(1,1,1,1,1,2,2,

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SAS proc gplot：調整軸範圍後，迴歸線沒有調整點

我想創建一個使用proc glpot的陰謀。我必須調整y軸（axis2）的範圍以適合我感興趣的值的範圍（使用order命令來實現這一點）。問題是，如果我爲plot2指定了noaxis選項，那麼迴歸線不再適合我的觀點。如果我使用相同的水平軸和垂直軸（分別爲axis1和axis2）作爲plot2的選項，那麼最後我會在圖的右側結束另一個軸，如下圖所示。我該如何解決這個問題，以便我可以在不添加其他座標軸