multinomial

0熱

1答えて

私はで模倣することができるパネルデータセットを持っている： set.seed(123) N = 1000 X2 = runif(N, 0, 1) X1 = sample(0:6, N, replace=TRUE) eps = rnorm(N, 0, 6) length = sample(1:4,N,replace=TRUE) Ycont = 0.5*X2 - 0.3*X1 +0.2*l

0熱

1答えて

回帰関数と比較してnnetの多項式で要約関数が非常に遅い

nnetパッケージでmultinom()関数を使用しています。私のデータには、100万行強と4つの独立変数があります。 multinom()関数は15分以内にモデルを作成し、係数を表示できます。 summary()を保存しないと、（$coefficients）でもオブジェクトとしてアクセスする必要があります。私のモデルをまとめようとすると、30分以上走っています。 summary()関数が長すぎる

1熱

1答えて

Bayesian Ordered Logit - モーダル個体に基づいて予測されたyを時間の経過とともにプロットしようとしています

私は、さまざまな国々と数年にわたるいくつかの調査を組み合わせたデータセットを持っています。私の従属変数（lrparty）は、調査の回答者によると、当事者のイデオロギー的位置（0から10の範囲）です。私は、年齢、性別、教育、党派、回答者の収入など、いくつかの独立変数を持っています。次に、各当事者と各アンケートについて、モーダル個人（例：年齢31、女性= 1、教育= 2、所得= 2、および回答者数）

-3熱

1答えて

多項ロジスティック回帰はこのデータセットに適していますか？

以下のデータセットがあります。 500 & 900の間の任意の値は、AとBの間で900 &〜1500の値が混合されている間に分類された.xの任意の値でA、B、Cを得る確率を求めたいA、B、Cは私の従属変数です。それは多項ロジスティック回帰に適しているようです。私は、各従属変数の観察数が十分であると信じています。多項式対数回帰が適切な場合、Pythonのscikit learnロジスティック回帰モジ

0熱

1答えて

CountVectorizer MultinomialNB ValueError：ディメンションの不一致

私はMultinomialNBの作業をしようとしています。私はトレーニングとテストセットでCountVectorizerを使用していますが、もちろん両方のsetzには異なる単語があります。だから私は、なぜエラーが表示される ValueError: dimension mismatch が発生しますが、私はそれを修正する方法はわかりません。私はCountVectorizerは右どのように使用でき

0熱

1答えて

rmultinom（） - しかし転置？

ダミーを含む多連分布データフレームが必要です。確率は列に適用する必要があります。私は少し厄介なように次のコードを持っています。誰か良いアイデアはありますか？ set.seed(1234) data.table::transpose(data.frame(rmultinom(10, 1, c(1:5)/5))) # V1 V2 V3 V4 V5 # 1 0 0 0 1 0 # 2 0 0

0熱

1答えて

C＃で多項式からサンプルする簡単な方法は何が問題なのですか？

私は、C＃で多項分布からサンプルする簡単な方法を実装したいと考えました（最初の引数はサンプルしたい整数の配列で、2番目はそれらの整数を選択する確率です）。これをpythonでnumpyで行うと、結果は意味をなさないことになります。 np.random.choice(np.array([1,2,3,4,5,6]),p=np.array([.624,.23,.08,.04, .02, .006]),

1熱

1答えて

制約があるn個の変数を持つ方程式の解の数

私は方程式の解の数を計算したいと思っていましたが、私はリードを得ることができません。式は次のとおりです。私が得ることができるすべては、のような何かをすることによって、あるしかし、私はこの上で続行する方法がわかりません。

0熱

1答えて

glmet-packageを使った罰せられたGLM

私は多くの説明変数があるので、私は多項ロジットモデルのペナルティ推定をしたいと思っています。 glmnetパッケージを使用して次のように、私はproceedeなる：それらの一つであるので library(glmnet) data(MultinomialExample) cvfit=cv.glmnet(x, y, family="multinomial", type.multinomial =

0熱

1答えて

Pythonで可変長配列を分類する

信号の特定のセグメントが正常であるかどうかにかかわらず、信号配列（信号の配列）の分類がです。撮影したセグメントは、可変長（インパクト分類）であると私は同じと、次のエラーを取得を行うことはできませんよ。 ValueError: setting an array element with a sequence. 私のトレーニングセットがthisのように見えます。寸法：2065の要素の可変数を有するアレ