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Scikit learn：フィット感の良さ、データセットの分割、またはそのすべてを使用するか？

hereからインスピレーションを受けています。私の問題だから私は3つの特徴とn個の観測とデータセットを持っています。私もn回の応答を持っています。基本的には、このモデルが適切かどうかを見たいと思います。上記の質問から、この目的のためにR^2を使用してください。しかし、私は理解しているとは確信していません。モデルに合わせて平均二乗誤差を計算できますか？ train/test splitを使用

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MATLAB fitlm：OLSとロバスト回帰

MATLABのfitlmツールを使用しているデータの線形回帰を計算しようとしています。通常の最小二乗（OLS）を使用すると、かなり低いR-二乗値（〜0.2-0.5）を得ることができ、場合によっては非現実的な結果にもなります。堅牢な回帰（特にタルワール）を使用する場合、私ははるかに良い結果を得ます（R2〜0.7-0.8）。私は統計学者ではないので、私の質問は何ですか：何か理由がありますかは堅牢な結

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重回帰における各独立変数の相関係数

5つの独立変数を持つモデルでは、Rにlm（）関数を実行しましたか？各変数の相関係数を求めたい。 Rからの出力はこれを与えません。 Rのいくつかの独立変数の相関係数を見つけるにはどうすればよいですか？

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Rループの変数名の線形回帰モデルを実行する

まず、私はかなりこれに私のメソッド/思考が間違っている可能性がありますので、私はRとRスタジオを使用してデータフレームにxlsxデータセットをインポートしました。単純な線形回帰を実行するために、列名をループして、すべての変数を正確に「」にすることができます。だからここに私のコードだ： temp <- c() for(i in 1:length(col10)){ temp = col10

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Seaborn：線形回帰式に注釈を付けてください

ボストンのデータセットにOLSをフィッティングしてみました。私のグラフは以下のようになります。線の真上またはグラフのどこかに線形回帰式を注釈付けする方法はありますか？ Pythonで方程式をどのように出力するのですか？私はこの分野ではかなり新しいです。今のところPythonを探検してください。誰かが私を助けることができれば、それは私の学習のスピードを速めるでしょう。多くの感謝！私もこれを試

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実装サポートベクトル

import sklearn import numpy from sklearn.svm import SVC f=open ('svm_data','r') X=[] y=[] for line in f: comps=line.strip().split('\t') x=[float(comps[0]),float(comps[1])] Y=float(comps[2])

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回帰モデルの比較R

2002年から2004年までの1999-2001期間の数値が大幅に改善されたかどうかを検証する必要があります。私はこれらの2つの期間にデータをプールし、線形回帰モデル（例えば、lm（Y〜A + B））の調整されたR 2乗を比較しようとしましたが、それは正しい結論に至りません。回帰係数は企業ごとに自然に異なるため、企業ごとの回帰がより適切であると思います。 Rのような企業による回帰はどうすればできま

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最高の病院を見つけるのに適したデータマイニングモデルは何ですか？

私は病院の評価データセットを持っており、脚を壊したときに最高の病院を見つける必要があります。だから私が使用できる最良のデータマイニングモデルとはどのようにが良いモデルを見つけるのですか？ https://www.kaggle.com/center-for-medicare-and-medicaid/hospital-ratings#=

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Pythonで標準化された残差、クックの値、ハザード値（レバレッジ）などに簡単にアクセスできますか？

Pythonで以下のRコードに表示される統計を取得する方法を検索します。私はSKlearnとStatsmodelsを試しました。 Statsmodelsは線形回帰モデルをフィッティングした直後に多くの統計を提供します。私は料理人のDがインプリメントされる影響力プロットのようなものもあることを知っています。しかし、すべての計算を自分で行う必要はなく、データを自分で処理したいと考えています。モデ

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出力データのサブセットで線形回帰を使用してR-二乗

lag,psit、およびvarのデータセットが変数としてあります。私はPSITがVAR lm(psit~var, df)によって予測された線形回帰を実行したいlagの各サブセットに対して set.seed(560) df<-data.frame(lag= rep(1:40, each=228), psit= rep(rnorm(228, 20, 10)),var=rnorm(9120, 50,