regression

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    找到成本函數的費率的最佳方法

    我有2個數組：第一個數組包含單位面積和第二個價格。數組的值形成一個圖表，並將用於計算成本函數的結果。主要任務是找到成本函數的最佳參數以最小化其結果。這是成本函數的樣子： 有人建議創建1一個循環10萬和發現，少結果的最佳參數。該算法的複雜性是數組的10 000 *大小。 我提出了一個想法來計算數組中相應元素之間的差異並將結果放入數組中。然後找到這個數組的所有元素的平均值。獲得的平均值是應該爲我們的成
    arrays algorithm math time-complexity regression 2017-10-08

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    lightgbm.sklearn.LGBMRegressor未能配合簡單的線條

    我與LightGBM相當新的，我想通過LGBMRegressor以適應簡單的線條。 import numpy as np import lightgbm as lgbm xs = np.linspace(0, 10, 30).reshape((-1, 1)) ys = np.linspace(0, 10, 30) reg = lgbm.sklearn.LGBMRegressor() r
    python python-2.7 machine-learning regression lightgbm 2017-10-09

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    應用功能爲GLM模型的列表

    嗨任何一個可以寫幫我寫一個for循環或應用功能，運行多個模型下面的代碼 仿真數據 set.seed(666) x1 = rnorm(1000) x2 = rnorm(1000) y = rbinom(1000,1,0.8) df = data.frame(y=as.factor(y),x1=x1,x2=x2) 分割數據來訓練組和測試組 dt = sort(sample(nrow(df)
    r function loops regression models 2017-10-09

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    如何使用cross_val_score進行高階線性迴歸？

    我知道，我們可以用簡單的線性迴歸做交叉驗證爲 lnrreg = LinearRegression() scores = cross_val_score(lnrreg, X, Y, cv=4, scoring='neg_mean_squared_error') 但是，我們如何在高階的線性迴歸做cross_val_score()？
    python regression linear 2017-10-09

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    使用lmodel2包獲得減少主軸迴歸模型的迴歸係數

    我有一個大的數據集，我正在進行許多回歸分析。我正在使用r的lmodel2包減少主軸迴歸。我需要做的是從RMA模型中提取回歸係數（r平方，p值，斜率和截距）。我能做到這一點很容易足以與使用OLS迴歸： RSQ<-summary(model)$r.squared PVAL<-summary(model)$coefficients[2,4] INT<-summary(model)$coefficie
    r regression intercept p-value coefficients 2017-10-10

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    神經網絡迴歸模型輸出層的激活函數

    我一直在用神經網絡進行實驗。我遇到了有關要使用的激活功能的一般問題。這可能是一個衆所周知的事實，但我無法正確理解。我見過的很多例子和論文都是關於分類問題的，他們在輸出層使用sigmoid（二進制）或softmax（多類的情況下）作爲激活函數，這很有意義。但是我沒有看到在迴歸模型的輸出層中使用了任何激活函數。 所以我的問題是，它是由選擇我們不使用任何激活函數在迴歸模型的輸出層，因爲我們不希望激活函數
    neural-network regression activation-function 2017-10-11

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    如何從面板數據集中獲取多個係數

    我有一個包含以下變量的數據集：個人ID，當前年份，畢業年份，學位，收入以及用於指示治療的0/1變量。收入與變動年份在同一年。 我想要的是將當前收入與治療的每個可能組合的年份，畢業年份和學位相結合。 這意味着運行多個不同的迴歸將給我多個係數。 我有零線索怎麼做。我通常會使用： reg income treatment 但是這不會給我多個係數。
    regression stata 2017-10-11

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    預測使用sklearn的RandomForestRegressor

    可能是一個非常愚蠢的問題，所以對我來說很容易，但在這裏我去。 因此，這裏就是我的數據看起來像...... date,locale,category,site,alexa_rank,sessions,user_logins 20170110,US,1,google,1,500,5000 20170110,EU,1,google,2,400,2000 20170111,US,2,facebook
    machine-learning scikit-learn regression random-forest 2017-10-11

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    的Python：如何通過sm.Logit

    當我運行通過sm.Logit logistic迴歸（在statsmodel庫）解釋logistic迴歸分析的結果，結果的一部分是這樣的： 僞R-SQU ：0.4335 數似然：-291.08 LL-NULL：-513.87 LLR p值：2.978e-96 我怎麼能解釋的符號模型的意義？或者說，解釋的能力？我應該使用哪個指標？我在網上搜索，沒有太多關於僞R2和LLR pvalue的信息。我很困惑，
    python statistics regression 2017-10-12

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    相關2趨勢線

    我想關聯2趨勢線。 學生參加測試，他們的平均成績。參加考試的學生人數逐漸減少，平均成績提高。發生這種情況是因爲只有獲得較高分數的學生纔會堅持​​更多。事情是，最終不會有任何學生離開，或者只剩下一個人。 我想找到平均成績和參加考試的學生人數之間的關係。但我不知道如何甚至是否有這樣的公式。 Example
    excel excel-formula statistics regression 2017-10-12
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