regression

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我想繪製迴歸擬合曲線。該曲線適用於更高階多項式（6以上）。 fig=figure() ax1=fig.add_axes((0.1,0.2,0.8,0.7)) ax1.set_title("Training data(blue) and fitting curve(red)") ax1.set_xlabel('X-axis') ax1.set_ylabel('Y-axis') ax1.p

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所有的Tensorflow輸出都是nan

import tensorflow as tf # Model parameters A = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32) W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32) b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32) # Model input and output x =

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Julia中混合效應模型中隨機斜率的相互作用

在Julia中可能存在LMM中隨機效應的相互作用嗎？這給出了一個錯誤 model = fit!(lmm(@formula(response ~ 1 + A*B + (1+A*B|sub)), data) ERROR: MethodError: no method matching getindex(::DataFrames.DataFrame, ::Expr) 拆開方面也沒有幫助。 mod

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德爾福東京10.2.1的MultiView在酥料餅的模式被打破

我更新德爾福東京10.2.1然後重新編譯和安裝我的iOS應用程序才發現，在酥料餅模多視圖組件已打破。我還在Samples文件夾（Samples \ Object Pascal \ Multi-Device Samples \ User Interface \ MultiView）中運行了MultiViewDemo項目，發現了同樣的問題。第二次嘗試選擇MasterButton時發生訪問衝突。如果任何

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xgboost錯誤 - 當我的標籤已經是數字，並且我需要的結果數字不在0,1,0

我使用xgboost進行迴歸問題時，標籤必須位於[0,1]中，但我得到有關響應變量的錯誤這是輸出銷售，這是最初的數字類，但爲我用xgboost它顯示的錯誤，但我想以數字形式輸出僅 labels <- train$Item_Outlet_Sales# train label ts_label <- test$Item_Outlet_Sales # test label # converted

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如何在Python中構建多參數線性迴歸

我想問一個多參數線性迴歸模型。問題是如下：我們現在100家公司的數據，併爲每家公司，我對參數A的數據，B，C，d爲3個賽季（我們可以把它叫做A1，A2，A3，B1 ，B2，B3 ..等）我們假設A和BCD之間存在某種關係（我們還不知道，需要找到），現在我們需要預測A的第4季，即A4 ... 我的方法是計算使用普通最小二乘式的關係，並在形式A4 = X1得到一個最終的公式* B4 + X2 *

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如何使用Tensorflow來訓練泊松迴歸？

我想訓練一個Poisson迴歸來比較Tensorflow中的log（Y）線性迴歸。但是，我只找到tf.contrib.distributions.Poisson。任何人都可以提供一些見解來幫助我嗎？謝謝！

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迴歸中的特徵選擇和預測準確性R中的森林

我試圖解決輸入特徵集大小約爲54的迴歸問題。對單個預測變量'X1'使用OLS線性迴歸，我無法解釋Y中的變化 - 因此我試圖使用迴歸森林（即隨機森林迴歸）來查找其他重要特徵。後來發現選定的'X1'是最重要的特徵。我的數據集有〜14500個條目。我已經將它按比例9：1分成了訓練和測試集。我有以下問題：試圖找到重要的功能時，我應該運行在整個數據集的迴歸森林，或只在訓練數據？一旦發現重要特徵，應

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R /滾動迴歸與擴展數據幀

餵我目前工作的一個迴歸分析用下面的代碼： for (i in 1:ncol(Ret1)){ r2.out[i]=summary(lm(Ret1[,1]~Ret1[,i]))$r.squared } r2.out 此代碼運行每個列的簡單OLS迴歸在數據幀agianst第一列並提供這些迴歸的R^2。在時刻處，迴歸使用列中的所有數據點。我需要現在是代碼，而不是使用列中的所有數據點只

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如何使用相同編號的變量進行迴歸？

我創建了這種有8個變量的數據庫，我有400行這樣的。我的因變量是20個地區所有運費的總和。 w_o,v_o和u_d是該地區的人口，gdp和公里的公路。 fulldata = cbind(matrix(a,400,1),orig, dest, matrix(distanz,400,1)) fulldata dep u_o v_o w_o u_d v_d w_d dist