regression 相关问题

回归分析是用于基于其他数据建模和预测一个或多个变量的统计技术的集合。

标准化数据后如何解释回归系数符号切换？

我正在 R 中进行多元线性回归。我使用非标准化数据运行模型来解释系数，并使用标准化数据运行模型来比较系数。我的“年”

r regression standardized

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如何创建公式以在下限和上限之间绘制曲线？

如何创建一个公式来制作一条曲线，当 x 轴从 1 递增到 11 时，该曲线接近上限？例如，我卖水果，我以 5 美元的价格卖一个苹果，但我在第 11 层卖了 2000 个苹果...

excel excel-formula regression

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回归问题中的精度和准确度相当于什么？

我使用多层感知器神经网络解决了回归问题。我听说过 MSE、RMASE、MAE 和 R^2 指标。我想确切地知道哪个指标等于或类似于 pre...

python machine-learning neural-network regression

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Tensorflow.js 具有 6 个参数的函数的多变量拟合

我想寻求一些帮助。我的目标是使用 tensorflow.js 中的非线性回归方法确定 R^2 -> R 函数中 6 个参数的值（因此有两个

javascript math regression tensorflow.js

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如何在 XGBRegressor 的 MultiOutputRegressor 上使用验证集？

我正在使用以下 MultiOutputRegressor：从 xgboost 导入 XGBRegressor 从 sklearn.multioutput 导入 MultiOutputRegressor #定义估计器估计器 = XGBRegressor( 目标=...

python validation machine-learning regression xgboost

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在 TensorFlow 中实现自定义损失函数以解决特定组 MSE 的回归问题

我正在使用 TensorFlow 处理回归问题，我的损失函数遇到了挑战。我的数据点的结构为三元组 $(Y_i, G_i, X_i)$，其中 $Y_i \in \mathbb...

python tensorflow neural-network regression user-defined-functions

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如何制作可与 HuggingFace Transformers & Trainer 一起使用的“多头”回归数据加载器？

我正在研究一个多头回归问题，对于每个文本我想预测 5 个分数。您可以通过设置 Problem_type = 'regression' 来完成此操作，如变压器代码中所示问题是...

pytorch nlp regression huggingface-transformers transformer-model

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分类列的SHAP解释

在使用 SHAP 解释模型时，我对如何处理分类列感到非常困惑。例如，我正在使用 kaggle 的自行车共享数据集（https://www.kaggle.com/datasets/

regression shap xai

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如何为回归模型循环创建一系列交互？

我的目标是通过交互列表向量的第一个元素来运行预测列表向量中的每个变量，然后对交互列表向量的第二个元素重复该过程，依此类推...

r loops for-loop regression

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使用逆 CDF 方法模拟具有不同 lambda 的泊松分布

我必须生成泊松回归，为此我想使用逆CDF方法。我正在关注这篇文章来生成数据。但它不是基于逆 cdf 方法。帖子有以下代码 &g...

r regression simulation poisson inverse-transform

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更新：np.arange(min(indp),max(indp),0.01) ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。使用 a.any() 或 a.all()

我有一个用于作物产量预测的随机森林回归器，它有 5 个与回归器相关的特征 ['Precipitation' ,'Min_Temp' ,'Cloud_Cover' ,'Vapour_Pressure' ,'Area'] 和我的依赖 va...

python pandas numpy regression random-forest

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检测不适合R中对数函数的离群点

我有一个数据集，如下所示：我的目标是对这些点拟合一条对数线，但忽略低于其余点的点，同时得出其余点的方程。基本...

r regression outliers

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我需要清楚地预测 X 测试、X 训练、y 测试、y 训练

在线性回归模型中，假设我们有 3 个自变量（年龄、身高、性别）和 1 个因变量（糖尿病），然后我们将模型拆分为 X 训练，即（例如 70%）

machine-learning regression prediction

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如何解释回归中的MSE？

我正在尝试建立一个模型来预测房价。我有一些功能 X（浴室数量等）和目标 Y（大约 300,000 美元到 800,000 美元）我已经使用 sklearn 的标准缩放器来

machine-learning keras scikit-learn regression normalization

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在回归问题中将预测值转换为实际值

我有一个回归代码，它获取数据并使用one-hot编码器将其转换为数值，..用于数值和分类值并预测温度（目标类别）。我想要...

python pandas machine-learning scikit-learn regression

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如何在 brms 中正确使用 set_prior() 以及从矩阵中提取的值，例如先验（正常（先验[i，1]，先验[i，2]））

我想创建一组参数用于 R 中的 brms 模型：图书馆（brms） tmp <- prior(normal(10,2), nlpar = "x") Ideally I'd like to extract the values for each prior (e.g.

r matrix regression brms

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如何修复FIxed效果模型？

“时间维度上的索引必须是数字或类似日期”当我尝试在模型和随机效应模型中设置固定效应时，会出现此错误。我有一个面板数据

python model regression

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提高 ExtraTree 回归模型性能

我想为下面给出的数据集建立一个回归模型。我尝试了很多方法来消除数据集中异常值对模型性能的影响，但我还没有......

regression hyperparameters

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R Sargan 测试结果与手动方法对比

我一直在尝试在 R 中手动重现 Sargan 测试给出的结果，遗憾的是没有成功。当我运行 ivreg() 然后输出 Sargan 测试统计数据时：伊特克 <- read.dta13('

r regression diagnostic-tools

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对于相同的损失函数和优化器，L1 或 L2 正则化是否给出最稀疏的权重？

如果我考虑一个数据集，对于相同的损失函数和相同的优化器，哪种正则化技术（L1 正则化或 L2 正则化）会输出最高的稀疏权重？

machine-learning regression lasso-regression regularized

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