predict

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    rpy2を使用しているときにmgcvパッケージ内の予測を見つけることができません

    mgpyv pkgと通信するためにrpy2を使用して、ガン予測を取得しています。私は予測する方法を使用しようとすると 私はmgcvのPKGを使用してGAMのフィット感を得ることができています、しかし、それは誤りでエラーアウト： NameError: name 'predict' is not defined 以下は、私のコードです。 import pandas as pd import nump
    python rpy2 predict gam mgcv 2017-02-01

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    Keras分類子predict_proba（）がpredict（）と一致しません

    私はTheanosバックエンドでKeras NNを使用しています。私は14の出力クラスで分類問題に取り組んでいます。私は予測されたクラスに関連する確率を加えたい。問題は、predict_proba（）の確率がpredict（）の予測クラスと一致しないように見えることです。ここでは、コードに1サンプルの出力を加えたものです。 PPRANK = ['pp1', 'pp2', 'pp3', 'pp4',
    python classification probability keras predict 2017-02-09

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    予測データを0と1の範囲にスケーリングする

    Rでglmを実行し、私が得た結果からモデルを予測しました。 pred$fitを受け取った値は、-1.2から0.7の間で変化します。しかし、私は0と1の間の範囲にこれらの値を再スケーリングしたいので、私はY軸がこれらの2つの値の間の範囲にあるプロットでそれを観察することができます。負の値が見えないので、ylimの変更は十分ではありません。この場合に適用できる関数はありますか？
    r scaling glm predict 2017-02-16

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    「イントロ統計的学習への」第5章 - するp.191

    をリサンプリングは、誰かがコード行の利用を支援することができます：私は、コードの最後の行のヘルプを探しています library(ISLR) set.seed(1) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto,subset=train) attach(Auto) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto
    r mean predict 2016-12-31

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    次のことを実行しようとしました

    が列を選択することで予測する予測を実行しようとすると： ここで前のコードです：この2行に model <- glm(Automatable1Y0N ~.,family=binomial(link='logit'),data=train) data <- subset(training.data.raw,select=c(5,6,7,8,10,12,27)) train <- data[1:80
    r predict 2017-02-24

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    テストデータセットの新しい因子レベルを「NA」に置き換えるときのエラー

    私はデータセットをテストデータセットとトレーニングデータセットに分割しました。私は訓練セットに回帰を適合させようとした後、テストセットで予測を使用しました。私がこれを行うと、「model.frame factor xに新しいレベルがあります」というエラーメッセージが表示されます。私はこれが私のトレーニングデータには見られないテストデータのレベルがあるためです。 私がやりたいことは、両方のデータセッ
    r regression linear-regression predict levels 2017-01-07

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    quantregパッケージ：predict.rqは単一のタウだけを受け入れる

    私はquantregパッケージを使用して分数回帰を計算しています。私はいくつかのtausの回帰に合っており、予測値と95％信頼区間を計算したいと考えています。 問題は、信頼限界を追加した場合、関数predict.qrが複数の分位を許可していないと思われることです。これまでのところ、私はループを使って問題を解決しましたが、それは私のコードをひどく長くしてしまいます。 最小例： 1）一つは分位数（0.
    r predict confidence-interval quantreg 2017-01-14

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    はmxnet 0.94でRについては予測できません

    従来のバックプロップネットワークではnnetとneuralnetを使用して値を予測できましたが、MXNETとRで多くの理由で同じことをしていました。 これはファイル（、列が正規化されたヘッダを持つシンプルなCSVていた）され https://files.fm/u/cfhf3zka そして、これは私が使用するコードです： filedata <- read.csv("example.csv") r
    r neural-network predict mxnet 2017-03-09

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    機械学習アルゴリズムを選択して紙を何回ダウンロードするかを予測する

    私は、1）倫理と道徳哲学に関する雑誌記事の要約、2）各要約が公表された日付、3）各要約が最初に発行されてから毎月ダウンロードされた回数。このデータを使用して、新しい要約のテキストに基づいて1か月に新しい要約がダウンロードされる回数を予測するアルゴリズムをトレーニングします。 私はPythonを中心に定期的にコードを書いていますが、私は機械学習には新しく、このプロジェクトへのアプローチ方法を考え出す
    machine-learning artificial-intelligence prediction predict supervised-learning 2017-01-21

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    ランダムフォレスト予測を使用した異なる結果R

    テストデータでランダムフォレストモデルを実行しているとき、同じデータセット+モデルで異なる結果が得られます。ここで は、あなたが最初の列の上に違いを見ることができた結果は次のとおり差は非常に小さいが > table((predict(rfModelsL[[1]],newdata = a)) ,a$earlyR) FALSE TRUE FALSE 14 7 TRUE 13 66
    r random-forest predict 2017-01-24
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