Результаты поиска по запросу "regression"
выше, вы можете легко сохранить результаты множественного регрессионного анализа в указанной зависимой переменной во фрейме данных pandas.
бы выбрать более короткий вопрос, который фокусируется только на основной проблеме здесь,список перестановок, Но причина, которую я привожуstatsmodelsа такжепандвопрос в том, что могут существовать специальные инструменты для пошаговой ...
нарисует линии между точками, которые вы ему дадите. Если вы используете точки не по порядку, они будут (как вы видели) рисовать линии назад и вперед по экрану.
ледую методы регрессии Knn, а затем сглаживание ядра. Я хочу продемонстрировать эти методы, используя графики в R. Я сгенерировал набор данных, используя следующий код: x = runif(100,0,pi) e = rnorm(100,0,0.1) y = sin(x)+eЯ пытался ...
внутренне. Перед запуском убедитесь, что вы исключаете ненужные столбцы.
ичок в R. Вот очень простой код, в котором я пытаюсь сохранить остаточный термин: # Create variables for child's EA: dat$cldeacdi <- rowMeans(dat[,c('cdcresp', 'cdcinv')],na.rm=T) dat$cldeacu <- rowMeans(dat[,c('cucresp', 'cucinv')],na.rm=T) # ...
Следующая в последней строке кода в моем примере вычисляет ошибки, это «absError = zData - EquationFunc ((xData, yData), * popt)»
рвых, я не знаком с Python и до сих пор плохо понимаю механизм кода Python. Но мне нужно сделать некоторый статистический анализ через Python. Я перепробовал много разных способов, но мне это не удалось. В основном у меня есть 3 массива данных ...
Как я уже сказал, ваша кривая - кривая переоснащения. Вам нужно сделать меньшую модель. Модель менее способна. К сожалению, нет точного ответа на лучший размер. Вы должны проверить, пока ваша кривая не начнет вести себя по-другому. Ваша модель в настоящее время запоминает результаты обучения (потому что ваша модель слишком хороша). Он ничего не узнает о тестовых данных.
я есть архитектура модели CNN-RNN с двунаправленной LSTMS для задачи регрессии временных рядов. Моя потеря не сходится за 50 эпох. Каждая эпоха имеет 20 тыс. Образцов. Потеря продолжает подпрыгивать между0,001 - 0,01. batch_size=1 epochs = 50 ...
, Это поможет вам выбрать «лучшую» модель. В любом случае, вам понадобится ДОЛГОЕ время, чтобы выполнить все возможные комбинации на 100 столбцах, особенно если у вас много наблюдений. протестируйте МАЛЕНЬКОЕ подмножество строк, чтобы убедиться, что у вас сначала настроены модели. Но вам определенно следует попытаться создать это самостоятельно ... прочитать документы, чтобы вы могли объяснить, что вы сделали, с определенными полномочиями.
у запустить линейную регрессию на приведенном ниже кадре данных. test<-data.frame(abc=c(2.4,3.2,8.9,9.8,10.0,3.2,5.4), city1_0=c(5.3,2.6,3,5.4,7.8,4.4,5.5), city1_1=c(2.3,5.6,3,2.4,3.6,2.4,6.5), city1_2=c(4.2,1.4,2.6,2,6,3.6,2.4), ...