linear-regression

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回帰コードを最下部に実行すると、私はRuntimeWarningのままです。私はそれらを修正する方法がわかりません。それにnanという値があるので、attencoefのリストになると思います。助言がありますか？ C:\Users\MTM User\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\stats\_stats_mstats_common.py:106: Runtime

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Pythonで線形回帰モデルのAICを計算するにはどうすればよいですか？

私は線形モデルの複雑さを比較するためにAICを計算する必要があります。私は次のようにしました： regr = linear_model.LinearRegression() regr.fit(X, y) aic_intercept_slope = aic(y, regr.coef_[0] * X.as_matrix() + regr.intercept_, k=1) def aic(y,

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意味[： - forecast_out + 1] [： - forecast_out + 1]

株価の回帰コードのスニペット forecast_col='Adj. Close' forecast_out=int(math.ceil(0.01*len(df))) df['label']=df[forecast_col].shift(-forecast_out) X=X[:-forecast_out+1] データ - Xの=のXの意味は何ですか？

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Pythonで線形回帰を実装する

私は、Siraj Ravalの動画を使って機械学習を始めました。ビデオ "Intro - The Intelligence of Intelligence"は、kaggle.comのデータセットを使ってGradient Descentを使用して線形回帰を実行することを試みました。これは私のコードです： """ An Example of a Linear Regression model.

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Rを使用して1つのボックスプロットで複数変数の異常値を確認するにはどうすればよいですか？

私はRの初心者です。私は質問があります。変数の外れ値をチェックするために我々は、一般的に使用します。 boxplot(train$rate) と仮定は、レートが私のデータセットの変数で、列車は私のデータは、名前を設定しています。しかし、私は100または150変数のような複数の変数を持っている場合、それは1つの変数の異常値をチェックするために非常に時間がかかるでしょう。 100個の変数の外れ値を

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グラデーション・ディセントが機能していない

スタンフォード・コース「テンソル・ディープ・ラーニング・リサーチ」からテンソル・フローを学習しています。私はコードを次のaddressから取った。 Iが変化tensorflow探索しながら Y_predicted = X * W + B として Y_predicted = X * X * W + X * U + B 非直線曲線がより良くフィットすることを確認します。私はこのnote(page 3)

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Pythonでクロス検証を実行しようとするとエラーが発生する

現在、線形回帰でクロス検証を実装しようとしています。線形回帰作品が、私は、クロス検証をしようとすると、私はこのエラーを取得する： TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index 私は自分のコードの行5に、このエラーが発生します。ここでは私のコードです： for train_index, test

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多項式lmerモデルのlsmeansとポストホックテスト（ペアワイズ比較）を実行するにはどうすればよいですか？

今、私は、時間（10時点：1〜10、ポリ因子）、Age_Group1（大人と子供）、タイプ（2つの意味タイプの単語：反復性と所有性のある粒子）とWord（4つのトーン：T1、T2、T3、T4の4つの単語）とランダムな要素：参加者。子供や大人の作品の種類や言葉、とりわけその傾き（線形傾向）と鮮明度（二次傾向）のピッチカーブにしたい。モデルは次のようである： model <- lmer(Pitch

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R：Coeftestによってエラーが発生する

私はNewey-Westテストを実行して、異方性と自己相関の残差を持つ回帰の推定値を評価しています。私は "サンドイッチ"と "lmtest"パッケージを使用しています。私は簡単に他のサイトで見つかった例を再現することができますが、私自身のスクリプトでエラーが発生します。dimnamesでエラー（CD）< - リスト（as.character（インデックス（x））が、COLNAMES（X ）

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OLS回帰結果からcoef値を読み取る

私はpandasとstatsモデルを使って線形回帰を行います。しかし、私は結果を読むために可能な方法を見つけることができません。結果は表示されますが、私はcoef値を使用してさらに計算を行う必要があります。 coefの値を新しい変数に格納する方法はありますか？ import statsmodels.api as sm import numpy ones = numpy.ones(len(x[0