regression

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    加重サンプル（sklearn）を使用した弾性ネット回帰またはラスソ回帰

    Scikit-learnは、線形、ロジスティックおよびリッジ回帰（他の中のもの）にサンプルウェイトを提供しますが、弾性ネットまたはラッソ回帰は提供しません。サンプルウェイトとは、フィットする入力の各要素（および対応する出力）がさまざまな重要性を持ち、その重みに比例した推定係数に影響を与える必要があることを意味します。 私のサンプルウェイトを組み込むためにElasticNet.fit（）に渡す前にデ
    python scikit-learn regression linear-regression 2017-10-03

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    二次条件と線形＆二次関数の同時使用

    データ解析ラボでは、データセットから予測するための最良のモデルを作成する必要があります。 私の理解から、対話項（二次項）を予測項として線形項と共に含む回帰モデルは、線形項のみを使用する対応するモデルよりも一般的です。 リニア用語を使用するのは、両方を使うよりも優れていますか？ 私の印象は、個々の用語があまり関連していない場合、関連する用語を追加するとデータが乱雑になります。これは本当ですか？私はそ
    machine-learning regression data-analysis 2017-10-03

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    SQLの加重回帰

    私はSQLを使い慣れていないので、誰かが私に希望の光を当てるのを待っています。単純な線形回帰を用いてストアドプロシージャを定位置に置いた。今度は、割引係数lamda、すなわち1、lamda、lamda^2、...、lamda^nを使用していくつかの重み付けを適用したいが、nは元の系列の長さである。 割引重量シリーズを生成し、以下の現在のコード構造に適用するにはどうすればよいですか？ ... SUM
    sql sql-server regression weighted 2017-10-04

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    計算係数

    Question to be answered 誰もが2行のコードで接続の問題を解決する方法を知っていますか？私は、as.matrixが行列Xを作成し、次に答えを得るのにX %*% X、t(X)、およびsolve(X)を使うと信じています。しかし、それは動作していないようです。どんな答えでも助けてくれます。
    r matrix regression multiplication 2017-10-04

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    Tensorflowの問題

    私はテンソルフローを学習しようとしており、テンソルフローがそのウェブサイトのチュートリアルで提供する線形回帰コードを修正して二次回帰を行っています。しかし、線形モデルのように損失を減らす代わりに、損失は爆発し、なぜそれがそれをしているのかわかりません。 python 2.7.12で コード、：ここで import tensorflow as tf # Model parameters A =
    python tensorflow regression 2017-10-05

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    Scikitで混合度多項式を見つけることは、サポートベクター回帰を学習する

    私が理解しているように、Scikitでベクトル回帰をサポートするには、次数の整数を取る。しかし、多かれ少なかれ多項式を考慮しないように思えます。データをプロット import numpy from sklearn.svm import SVR X = np.sort(5 * np.random.rand(40, 1), axis=0) Y=(2*X-.75*X**2).ravel() Y[
    python scikit-learn regression svm non-linear-regression 2017-10-05

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    GridSearchCVを使用して各パラメータセットの予測を取得するにはどうすればよいですか？

    私は次のコードでGridSearchCVを使用してNN回帰モデルのための最良のパラメータを見つけようとしている：私は理解したようgrid.predict(input_test)は、与えられた入力セットを予測する最善のパラメータを使用して、 param_grid = dict(optimizer=optimizer, epochs=epochs, batch_size=batches, init=i
    python machine-learning neural-network regression grid-search 2017-10-06

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    lightgbm.sklearn.LGBMRegressorが単純な線に合わなかった

    私はLightGBMでかなり新しく、LGBMRegressorを使って簡単な線に合わせようとしています。 import numpy as np import lightgbm as lgbm xs = np.linspace(0, 10, 30).reshape((-1, 1)) ys = np.linspace(0, 10, 30) reg = lgbm.sklearn.LGBMReg
    python python-2.7 machine-learning regression lightgbm 2017-10-09

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    高次線形回帰でcross_val_scoreを使用するにはどうすればよいですか？

    は、私たちは lnrreg = LinearRegression() scores = cross_val_score(lnrreg, X, Y, cv=4, scoring='neg_mean_squared_error') ような単純な線形回帰で相互検証を行うことができますことを知っている。しかし、我々は、より高次の線形回帰にcross_val_score()をどのように行うのですか？
    python regression linear 2017-10-09

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    ニューラルネットワークにおける回帰モデルの出力層の活性化機能

    最近、ニューラルネットワークを実験しています。私は使用する活性化関数に関する一般的な質問に出くわしました。これはよく知られている事実かもしれませんが、私は正しく理解できませんでした。私が見てきた多くの例と論文は、分類問題に取り組んでいます。出力層の活性化関数として、シグモイド（バイナリの場合）またはsoftmax（マルチクラスの場合）を使用しています。しかし、私は、回帰モデルの出力層で使用されてい
    neural-network regression activation-function 2017-10-11
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