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。

使用并行与贝叶斯回归有意义吗？

我正在 R 中用 1000 个链运行贝叶斯回归，并且需要很长时间。为了提高性能，我尝试了并行。我读到这种技术只有在存在......时才有用

r performance parallel-processing regression

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bptest() 和 check_heteroskedasticity() 的不同 Breush-Pagan 测试结果

我正在测试模型中的异方差性，并尝试了两个函数来进行 Breush-Pagan 测试： lmtest::bptest() 性能::check_heteroskedasticity() 来自

r performance model regression

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MultiOutputRegressor 数据集准备

如果我在sklearn中使用MultiOutputRegressor，我是否应该从数据集X中删除目标变量y1，y2，...，yn，以便在使用X_train和X_test时这些目标变量不在

python-3.x machine-learning scikit-learn regression

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pySpark 无法处理预测

我有一个代码：管道=管道（阶段=[索引器，编码器，分类_汇编器，数字_汇编器，标准缩放器，最终_汇编器，回归器1]） train_data, test_data = df.randomSplit([.8,.2], 种子=

python machine-learning pyspark regression evaluator

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使用 Keras 将平滑多维函数逼近至 1e-4 的误差

我正在尝试使用 Keras 来近似一个函数，该函数可以将五个输入平滑地映射到一个概率，但似乎已经达到了极限。这里提出了类似的问题（Keras 回归到近似...

tensorflow keras neural-network regression approximation

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使用 crrSC 包中的 crrs() 从 R 中的分层细灰色模型获取次分布风险比和 95% 置信区间

我正在使用 crrSC 包中的 crrs() 函数在 R 中运行分层细灰色模型。当使用 cmprsk 中的 crr() 函数运行 Fine-Gray 模型时，可以获得 exp(coef) 和置信度

r regression survival-analysis

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在Python中找到最终的回归方程

如何找到包含所有变量系数的最终回归模型方程？有什么方法吗

python machine-learning regression data-science data-modeling

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从最小二乘回归得到一系列正态分布

我数学不是特别好。我想获得一些关于如何使用 python 代码求解以下公式的面包屑。假设有一个 [m,n] 矩阵 M 和一个 [1,n] 向量 y。解决...

python scipy statistics regression gaussian

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如何在 Julia 中对数据集中的所有变量运行回归？

我想对 160 个变量运行回归，因此不想输入所有变量名称。在 R 中，我只需输入“y ~”。但我不知道如何在朱莉娅中做到这一点。谢谢！我尝试...

julia regression

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margins 包 - R 中的帮助

我使用glm函数估计了概率模型。在 lmtest 包中，通过使用 coeftest 函数可以非常轻松地计算集群标准误差。计算平均边际效应...

r regression glm

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graphSAGE是否可以转换来解决回归问题？

我尝试通过graphsage解决节点分类问题，它在数据集Cora上运行良好。现在我想转换它来解决回归问题，我只改变损失函数...

pytorch regression gnn graphsage

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给定 CNN 的回归激活映射

本文 https://arxiv.org/pdf/1703.10757.pdf 放弃使用回归激活映射（RAM），而不是类激活映射（CAM）。有几篇文章描述了如何实现...

python machine-learning keras regression conv-neural-network

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绘制序数回归结果

我正在尝试使用ordinal包可视化response之间相互作用的估计斜率：序数回归的temp 图书馆（序号）葡萄酒2 <- wine wine2$rating[wine2$rating...

r ggplot2 regression

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命名回归输出中的解释变量

我的每个变量都是一个独立的列表。我正在使用在另一个线程上找到的方法。将 numpy 导入为 np 将 statsmodels.api 导入为 sm y = [1,2,3,4,3,4,5,4,5,5,4,5,4,5,4,5,6,5,4,5,4,3...

python regression statsmodels

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如何编写 Pytorch Dataset 类和 DataLoader 来解决多输出回归问题？

我正在处理基于事件的数据（包括时间戳、x 和 y 坐标以及极性）来解决神经形态问题。但是，我的问题是如何创建数据集和正确的 DataLoader...

deep-learning pytorch dataset regression dataloader

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在 R 中使用 NA 跨多列滚动回归

我想将 y 的每一列与宽度为 12 的 x 进行回归，并计算 Beta、截距和 R-2 值。我想要至少 12 个观察值，对于没有重叠数据的情况，对于 t...

r regression zoo rolling-computation rollapply

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如何使用 R 中的多重线性模型预测未来值？

我有一个数据集，其中包含年份、学分和学生人数。我一直试图通过学生数量来预测未来的学分。 df <- data.frame("year = c(2018,...

r machine-learning regression

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线性回归中的结构向量

我是 C++ 编程新手，我正在尝试编写一个简单的线性回归程序，该程序返回仿射函数 y=ax+b 的参数。我担心的是我无法“使用”向量

c++ vector statistics regression standard-deviation

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使用antMatcher方法无法绕过Spring安全检查

在这个spring项目中我应该如何仔细构造url地址来绕过取证公共类 SpringSecurityConfig 扩展 WebSecurityConfigurerAdapter { @豆公共 HttpFirewall

java security spring-security regression bypass

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具有相似值的深度学习预测

我通过深度学习得到了许多具有相似值的预测，这在相关图中生成了一条水平线。我生成了一个可以重现问题的小数据集（...

deep-learning pytorch regression prediction

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