predict

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私は、因子レベルでモデルを適合させ、そのような適合因子レベルで新しいデータを予測するためにそれらの適合モデル名をフライで使用したいと思います。私はこの論理の予測に失敗しています。 Aa <- data.frame(amount=c(1,2,1,2,1,1,2,2,1,1,1,2,2,2,1), cat1=sample(letters[21:24], 15,rep=TRUE),cat2=sample

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古いデータフレームの情報を使って新しいPythonデータフレームの列の値を予測する方法

私は2つのデータフレームdf1とdf2を持っているとしましょう。 df1には、userid、sexid、locationなどの複数の列があります.df2では、df1と同じ列がありますが、いくつかの予測アルゴリズムを使用して入力する必要があります。私はちょうど初心者であり、別の種類の問題を試しました。だから私がそれを打ち砕くのを助けるかもしれないどんな助言か有用な参考文献は歓迎されます。

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Dismoのpredict（）をデータフレームに基づく最大モデルで使用する方法

dismoの予測関数が、ラスタレイヤではなく、データフレームとして 'x'で構築されたモデルでどのように動作するかを調べようとしています。私はラスタレイヤを使ってモデルをうまく走らせ、これに基づいて予測マップを作った。私のモデルは次のように構築されています。 library(dismo) model <- maxent(x = sightings.data, p = presence.vect

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並列化はmgcvパッケージを使用して、私はRでの予測モデルで働いていると私はだR

に予測します。現在の予測モデルはGAMで実行されます。しかし、Rを使用しては何日取っていると私は、コマンドを最適化したいと思います。私はスパークRに予測するコマンドを見つけましたが、私はそれがGAMを持っているとは思わないのHadoopとの並列処理とスパークRに研究しています。並列化とGAMを使用して、Rで使用する予測を実行する方法があるかどうか教えてください。すなわちは、私は（例えば）4つ

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smooth.splinesのためのNAで新しいデータを予測

私はsmooth.spline()をフィットさせた後に予測しています。新しいデータにいくつかのNAがあるという問題があります。今私は予測のためにNAを取得しようとしています。しかし、私はそれを働かせることはありません。私は自分の問題を説明するためにいくつかの再現可能なコードを作りました。新しいデータと予測が同じ長さになるようにしたい。 loessモデルでpredictを使用しているときなど、こ

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より広い範囲を予測する

データを適合させ、より広いx範囲のy値を予測したいと思います。これはフィッティングプロット私はこのデータに合うようにしたいです私は「アイリス」のデータが設定されており、このpost library(dplyr) cc <- iris %>% group_by(Species) %>% do({ mod <- nlsLM(Sepal.Length ~ k*Sepa

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predict.lm Yのデータが欠落して回帰した後

独立したXの観測がない場合でも、従属変数Yの値がない場合にpredict.lmコマンドを使用して線形回帰から予測値を生成する方法を理解できません。代数的にはこれは問題ではありませんが、Rでそれを行う効率的な方法はわかりません。たとえば、この偽のデータフレームと回帰モデルを考えてみましょう。ソースデータフレームで予測を割り当てようとしましたが、Y値が1つもないために予測できません。エラーが発生します

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RはSVMモデルで予測するときに因子（0）を返します

私の質問はthis threadと全く同じですが、それでもまだ満足のいく回答はないようですが、再現可能なコード。 training <- read.csv("https://d396qusza40orc.cloudfront.net/predmachlearn/pml-training.csv")[,-1] testing <- read.csv("https://d396qusza40orc.

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は、異なる機能形式で手動で予測します。

私は、glm（betas）の係数を持つデータフレームを持っています。データフレームには、共変量ラベル、共変量形式、および推定値が含まれています。形式は線形（Li）、二乗/二次式（Sq）、およびlog（Ps）です。 betas <- structure(list(CovGen = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "G", "H"),