regression

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私はRにはかなり新しく、かなり基本的なアプリケーションに使用されています。今、私は助けが必要な問題が発生している：私はすでに（私の推定はthis例に似ている）私は注文したロジスティック回帰ためクラスタ標準誤差への道を探していますををrobcovとvcovCLを試してみましたが、彼らは私に似たエラーメッセージを与える：meatCLでエラー（X、CLクラスタ内の観測値のと一致しない u [、

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ダミー変数トラップとTensorflowのクロスエントロピー

私はトレーニングでクロスエントロピーとワンホット真ラベルを使用するTensorflowクラシファイアを持っています。これはダミー変数トラップの影響を受けやすいのですか？もしそうなら、クラスの1つを削除する必要がありますか？そうでない場合は、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logitsはダミー変数トラップの影響を受けませんか？コード： batch_size = tf

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私は画像に示すようなデータを持っている月のような複数の入力と固定値列

に基づいて複数の出力を予測します。それは約25,000行です。データには、過去4年間の約12ヶ月の詳細が含まれています。私は特定の月と特定の求人情報のために開かれたクライアントとポジションを予測したい。 from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn import preprocessing le = pre

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パネルデータの相関行列

パネルの日付セットの相関行列を作成します。私のデータセットは次のように構成されています。LEV、DOI、INDU、GROWTH、SIZE、ROE、AGEの各企業の数値は次のとおりです。したがって、入力ファイルは次のようになります私がこれまでにやった ---LEV------DOI----INDU----GROWTH LEV DOI INDU GROWTH ：よう compan

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Sklearnモデル係数とlinear_model

に不一致を予測する私はMLとsklearnに比較的新しいですし、私は6つの別の特徴は、正則化パラメータの異なる値でlinear_model.Lassoを使用して、入力データのための線形モデルを訓練しようとしています。私はこれらの2式を実行することによって、異なる値を得続ける理由XとYがモデルのための私の入力パラメータであることを考えると、私は理解することはできません。 sum(model.coef

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RNのKnn回帰

私はKnn回帰法とそれ以降のカーネルスムージングについて調べています。私はここに9.2に「knn.reg」の使用方法の説明に従うことをしようとしている x = runif(100,0,pi) e = rnorm(100,0,0.1) y = sin(x)+e ：は、私は、次のコードを使用してデータセットを生成したR.でプロットを使用して、これらの方法を実証することを望みます： https

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リッチェルスケールで測定された独立変数は、連続変数または順序変数としてバイナリロジスティック回帰でどのように扱われるべきですか？

私の研究では、従属変数は0と1として2進数でコード化されており、独立変数はカテゴリ変数と5ポイントスケールでリッカートスケールで測定された変数の組み合わせです。データごとに、私はバイナリロジスティック回帰を実行したいが、リッチレットスケールで測定されたそれらの独立変数をどのように扱うべきかを少し混乱させる。これらは連続変数または順序変数として扱われるべきか？私の知る限りでは、ロジスティック回帰は、

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LN（Log Natural）機能の作成方法は？

私は指数回帰を数えるための簡単な数学プロジェクトを作りたいです。 Android StudioでLN（Log Natural）機能を作成する方法は？