non-linear-regression

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Rでは、 `nls`モデルオブジェクトからhat/projection/influence行列や値をどのように抽出しますか？

lmまたはglmタイプのオブジェクト、さらにはlmerタイプのオブジェクトの場合は、R関数hatvalues()を使用してモデルからハット値を抽出できます。しかし、これは明らかにオブジェクトnlsでは機能しません。私はあらゆる方法でグーグルで行ってきましたが、私はこれらの価値を得る方法を見つけることができません。 nlsは単純にハット行列を作成しませんか、または何らかの形で信頼性の低い非線形最小二

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scikit-learnで多項式回帰から回帰分析サマリーを出力するには？

私は現在、4つの変数とデータセットに対して多項式回帰を行い、次のコードを、持っている： def polyreg(): dataset = genfromtxt(open('train.csv','r'), delimiter=',', dtype='f8')[1:] target = [x[0] for x in dataset] train = [x[1:] for

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Rでの非線形相関の発見

データ[2-90]には約90の変数が格納されています。私はそれらのうち4つがデータとのパラボラのような相関関係を持つと思われます[1]。私は相関関係があるものを特定したい。これを行う簡単かつ迅速な方法はありますか？取得するには^ 2 /係数を y <- data$AvgRating x <- data$Hamming.distance x2 <- x^2 quadratic.model =

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複数の非線形回帰

IはR内の複数の非線形回帰のためのフォーム Y = exp(ao + a1fi1....)/(1 + exp(a0 + a1fi1 ....) のロジスティックモデルを使用しようとして、従属変数Yは、約500の値からなる行であり、そこ data1<-read.csv(file.choose(), header=TRUE) 私のデータとRを取り込みます33個の独立変数X1, X2, X3..

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変数予測式を対象とするPythonモデル

私は予測モデルを作成したいと考えており、現在のJMPモデルで作業しています。我々の現在のアプローチは、n次の多項式を推測し、次にどの項が有意なモデル効果でないかを見ることである。多項式は必ずしも最良ではないので、多くの混乱と悪いモデルにつながります。私たちのデータには、2〜7の効果があり、常に1つの反応があります。私はこのためにpythonを使いたいと思っていますが、このようなもののパッケージド

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Rエラー：開始値なしのパラメータ

非リニア実世界データ、N = 2,600 SAMPLE X values 71.33 74.98 80 85.35 90.03 Y values 119.17 107.73 99.72 75 54.59 I手動で、RにおけるNLS式を用いて、 formula: y = b/x^2+a manual: y = 800000/x^2-39.5 sum of residuals = 185

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ノンリニア回帰アルゴリズムは、通常分散された目標値で訓練された方が良いでしょうか？

box-cox変換などのデータセットの目標値（y列）に適用できる多くの変換を見つけた後、線形回帰モデルを正規分布の目標値で訓練する必要があることを知りました（https://stats.stackexchange.com/questions/298/in-linear-regression-when-is-it-appropriate-to-use-the-log-of-an-independen

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Pythonでmordモジュールを使用して順序回帰を行うにはどうすればよいですか？

いくつかの機能に基づいてラベルを予測しようとしており、トレーニングデータがあります。 Pythonで序数回帰を検索すると、http://pythonhosted.org/mord/が見つかりましたが、使用方法がわかりませんでした。誰かがこのモジュールの使い方を示すためのサンプルコードを持っているのは素晴らしいことです。 >>>import mord >>>dir(mord) ['L