predict

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    応答変数と説明変数の両方をログ変換するときに、predict（）を使用してy_hatを取得する方法はありますか？

    私は、ログログ線形関数を持っています。yとの比較から、（私は同じデータセットを使用してy_hat取得したいと私は yhat = exp(predict(lom1)) 結果は多くのことをオフに思わなかった lom1 = lm(log(y)~log(x1)+log(x2),data=mod_dt) 私は手動でRで計算した）。 何か理由がありますか？ 第2の関連する質問は、最初に、y、x1および
    r logging transformation lm predict 2012-02-23

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    Rキャレットのクラス確率を予測しようとするとエラーが発生する

    キャレットを使用してモデルを構築しました。 警告メッセージ：train.defaultで （X、Y、重み= ...、W）： クラスの少なくとも一つのレベルがR無効なトレーニングが完了したとき、私は次の警告を得変数名。クラス確率が生成される場合、変数名はに変換されますので、これはエラーを引き起こすことがあります。X0 X1、変数の名前は次のとおりです。 ctrl <- trainControl(me
    r predict r-caret 2013-08-23

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    MICEを使用して多重代入で作成されたモデルを使用して新しい観測値に対する応答を予測する

    MICEを使用して複数代入によってモデルを開発しました。このモデルを使用して、標準誤差を含む新しい観測値（欠落データを含まない）に対する応答を予測したい。 MICEで作成したモデルオブジェクトをpredict（）関数に渡すことができません 組み込みのnhanesデータセットを使用した簡単な例です。私はPROB、たとえば、フォームage==3 ~ bmi + hyp + chlとロジスティック回帰モ
    r predict r-mice 2015-09-14

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    Rのpredict.svmのエラー

    Click here to access the train and test data I used. SVMを初めて使用しました。私は40の属性と39のラベルからなる私のデータを訓練するためにRのsvmパッケージを試していました。すべての属性はdouble型です（カテゴリattriubutesでダミーエンコーディングを行ったため、大部分は0または1です）、クラスラベルは別の文字列であり、後でそ
    r machine-learning svm na predict 2016-04-04

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    1答えて

    シリーズの終わりを過ぎていない時期にArimaモデルを使って予測値を計算する

    私は外部回帰子でArimaモデルを生成しています。 nの観測があるとします。 predict.Arimaの機能forecastからのパッケージは、ちょうどn + 1の観測を予測します。 Iは、Iが特定の値所与N観測値を予測する必要がある、すなわち、外部の回帰の値を変更する、N値（系列の最後の値）の予測を行うために必要外部回帰のために。 library(forecast) set.seed(123
    r forecasting predict 2012-04-24

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    ポアソン回帰の不正確な予測R

    私は、収集された過去のデータに基づいてウェブサイトの訪問者数を予測しようとしています。私はこれがポアソン回帰を使うことができるシナリオだと思う。 ID（ウェブサイトのID）、日、月、年、曜日、訪問： 入力は6列で構成されています。 基本的に入力として、「2」、「22」、「7」、「2015」、「6」、「751」の形式の列を持つCSVがあります。 以前の訪問数に基づいて訪問を予測しようとしています。ウ
    r regression prediction predict poisson 2016-04-10

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    naiveBayesと予測機能がRで動作しない

    以下のRスクリプトを使用して、Twitterのコメント（カザフ語）の感想分析を行っています。 3000（1500sad、1500happy）はトレーニングセットのコメント、テストセットの1000（happy sad mixed）コメントです。すべてがうまくいきますが、最終的に予測値はすべて幸せを示していますが、これは正しくありません。 私はすべての機能をチェックしており、すべてnaiveBayes
    r sentiment-analysis predict naivebayes 2016-04-15

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    DecisionTreeRegressorに元のデータへの予測出力を結合するには

    DecisionTreeRegressorを使用するモデルを開発しています。私は訓練データを使ってツリーを構築してフィットさせ、モデルの精度を確認するために最近のデータから結果を予測しました。ツリーを構築し、適合するように ： X = np.matrix（pre_x） Y = np.matrix（pre_y） regr_b = DecisionTreeRegressor（MAX_DEPTH = 4
    join merge concat decision-tree predict 2016-04-26

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    予測は予測されません

    私は2データフレームを持っています。 1つはトレーニングデータ（pubs1）、もう1つは（pubs2）のテストデータです。私は線形回帰オブジェクトを作成することはできますが、予測を作成することはできません。これは初めてのことではなく、何がうまくいかないのか分からない。 > head(pubs1) id pred37 actual weight diff1 weightDiff1 pr
    r linear-regression prediction lm predict 2012-03-27

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    パネルデータ回帰でNAを扱うには？

    NAを含むデータと、plmで生成されたモデルに基づいて、近似値を予測しようとしています。ここではいくつかのサンプルコードです： require(plm) test.data <- data.frame(id=c(1,1,2,2,3), time=c(1,2,1,2,1), y=c(1,3,5,10,8), x=c(1, NA, 3,4,5)) model <- plm(y ~ x,
    r na predict plm panel-data 2013-01-20
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