linear-regression

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私は85個の予測変数のテーブルを用意しています。そのうちのいくつかは数値、論理、序数、名義（ホット1符号化）です。彼らは、私が使用して段階的にGLMを実行している0から1の範囲にある単一finalScoreアウトカムVARを予測している。 % model2 = stepwiseglm(predictors, finalScore); 各予測のヘッダは、それがある4つの種類のいずれかを示し、場合、私

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グラフとグラフのデータと文字列の扱い

私は、日付、時刻、部署名、国名などの一部がDate、その他がcategorical Dataである大きな日付セットを持っています。 graphlab.linear_regression.createメソッドを呼び出すと、このデータがグラフラボでどのように処理されるのですか。このデータを前処理して数値に変換するか、グラフラブに直接渡す必要がありますか。

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ggplotに複数の線形回帰直線を追加する際のエラー

ggplotに私の（複数の）線形回帰直線を追加しようとしています。私は朝のために2つのダミー（朝夕）を持っています。ダミー。プロットは正しいですが、回帰直線を追加するときにエラーが表示されます。ここはコードです： regression_1 <- lm(weight ~ morning.dummy + dayNumber + (morning.dummy*dayNumber) +

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テンソルフローロジスティック回帰行列

こんにちは私はテンソルフローが初めてで、私はそれを感じています。私はこれらの4つの行列を乗算するタスクを与えられました。私はそれを行うことができましたが、今では、（16,8）と（8,4）の乗算から（16,4）出力を取って、すべての出力でLogistics関数を適用するよう求められています。次に、この新しい形状（16,4）の行列に（4,2）行列を掛けます。これらの（16,2）の出力を取り出し、それら

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回帰プログラムをstataからpythonに変換しようとしています

私は現在このペアファイルをstataに持っていますが、これは一致する対の回帰における有意性の簡単なテストです。私はいくつかの基本的なpythonを理解していますが、私はこのような何かが私の限られた知識を与えられたpythonで可能かどうかはわかりませんでした。私は彼の会社のためにPythonを使用している私の叔父のためにこれを使用しています。誰かが私をいくつかのリソースに導くことができるか、または

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ggplot：異なる線種で予測値に回帰直線を延長する

実線の終点から予測値まで点線を延長する簡単な方法はありますか？ x = rnorm(10) y = 5 + x + rnorm(10,0,0.4) my_lm <- lm(y~x) summary(my_lm) my_intercept <- my_lm$coef[1] my_slope <- my_lm$coef[2] my_pred = predict(my_lm,data.f

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TensorFlowを使って単純な線形回帰を計算すると、なぜ[nan]が得られますか？

TensorFlowを使って単純な線形回帰を計算すると、w、b、lossを含む[nan]が得られます。ここでは私のコードです： import tensorflow as tf w = tf.Variable(tf.zeros([1]), tf.float32) b = tf.Variable(tf.zeros([1]), tf.float32) x = tf.placeholder(tf

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機械学習：独立変数の影響に基づいてターゲットvarを正規化する

私は、以下に述べるようなドライバのトリップ情報を持つデータセットを持っています。私の目的は、ドライバーが運んでいる荷重と運転している車両を考慮に入れた新しい走行距離または調整された走行距離を考え出すことです。マイレージと負荷の間には負の相関があることがわかりました。したがって、より多くの荷物を運ぶことができます。また、車両の種類もあなたのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。ある意味では、

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複数の線形回帰（lm（））の列名を動的に参照しています

この質問の文章が間違っていますが、ウェブを検索して時間がたっても私はこの質問に対して以前は答えられていないと思います。私は、この問題が何を伴うのかを詳しく説明するために最善を尽くします。データセットの概要：使用されているデータは、Pythonコードから取得され、個々のCSVドキュメントに保存された財務データ（Open、High、Low、Close）です。 lapplyを使用して、文書を読み取り

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Pythonの中央値線形回帰

絶対誤差の中央値を最小にすることによって1次元線形回帰を実行したいと思います。最初はかなり標準的な使用例であると仮定していましたが、すばやく検索すると、すべての回帰関数と補間関数が平均二乗誤差を使用することがわかりました。私の質問：1次元の線形回帰に基づくメジアン誤差を実行できる関数はありますか？