regression

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Iは以下のように加速度計信号を有する：と以下のようにIは、歩行信号を持っている：私は、回帰を使用して、これら2つの信号を後退しようと。 reslts regMat=zeros(size(walkVec,1),size(walkVec,2)); for i=1:size(data,1) b=regress(walkAcc', walkVec(i,:)'); regMat(i

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回帰ニューラルネットワークの評価

Hej、回帰問題を解決するための小さなプログラムを作成しようとしています。私のデータセットはここでは4つのランダムx（x1、x2、x3、x4）と1 yの値です。 0.634585 0.552366 0.873447 0.196890 8.75 私はトレーニングの後、私は私のモデルは損失を示すことによって、どのように良い評価したいと思いますので、できるだけ近くにy値を予測したい知っている：行の

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回帰練習で重大なエラーが発生する

現在、Tensorflowの助けを借りて回帰問題を解決する方法を理解しようとしています。残念ながら、私の入力データに2番目の次元を導入しようとすると、エラーまたは損失は非常に大きくなります。私が使用しているデータセットは、自作で非常に簡単です。値は、すべてのソートおよびX2は、私は、線形回帰を使用して値を近似しようとしたX1 + 1 X1 = [2.167,3.1,3.3,4.168,4.4,5

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python回帰関数は線形回帰曲線に使用する

私はPythonで関数を複製しようとしていますが、データフレーム内の複数の列を使って以下のコードを書くことができましたが、これをより効果的に行うPython回帰関数。関数の説明へのリンクです。進んで申し訳ありません本当に統計人。 :) http://tlc.thinkorswim.com/center/reference/thinkScript/Functions/Statistical/Iner

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R - 独立変数多項式用語

Iは、期間の数値独立変数（労働時間）と独立変数（性別）の相互作用に興味の間の相互作用。私は正しい方程式が正しいかどうかわかりません。 y = sex * working_hours + I(working_hours^2) かは、私は両方の用語 y = sex * working_hours + sex * I(working_hours^2) 私はここに lmer(y ~ sex *

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回帰の採点方法の選び方は？

R squareの他に、Gradient Boosting Regressor、Random Forest Regressor、SVRなどRegressorを評価するための効果的で分かりやすいスコアリング方法があることはご存じですか？さまざまなスコアリング方法がある場合は、その中から選択する際に考慮すべき要因は何か。ありがとうございました！

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ローリング回帰を高速化するにはどうすればよいですか？

私は企業株式リターンと価値加重S & P500リターンの大きなパネルを持っています。私はローリングウィンドウ回帰を適用したいと思っています。ここでは、前回の12ヶ月間の企業収益を、S & P500リターンの加重値で回帰し、二乗残差の標準偏差を抽出します。 stdev <- matrix(NA,nrow = nrow(ReturnMatrix),ncol = 1) pb <- winProgres

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損失関数の値は、新しいモデルの打ち上げごとに異なって収束します。

私は、保険プライムを予測するための回帰を伴うニューラルネットワークモデルを構築します。私の損失関数はゼロに近づくまで減少しますが、損失関数の値はそれぞれの新しいモデルの打ち上げごとに異なって収束します。 ... Epoch: 30/30 Train Loss: 0.1665 Epoch: 30/30 Validation Loss: 1.2689 ... Epoch: 30/30 Tra

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この例のテンソルフローによる回帰式は？

私はテンソルフローを使って線形回帰を行っています。ここで私はこの問題に直面しています： import pandas as pd import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = (8,6) data = pd.read_csv('./data.csv') xs