我在一个包含大约7500个数据点的数据集上执行多重回归时遇到了问题，这些数据点在某些列和行中缺少数据(NaN)。每行中至少有一个NaN值。某些行仅包含NaN值。
我使用OLS统计模型进行回归分析。我尽量不使用Scikit Learn来执行OLS回归，因为(我可能在这一点上是错的)我必须在我的数据集中计算缺失的数据，这将在一定程度上扭曲数据集。('KPI6', axis = 1).
浏览 7提问于2017-08-07得票数 6
我使用了pd.corr()。我没有找到一个内置的方法来做这个。然而，从，@BKay提供了一种计算p值的循环方法。如果overlaps.So不足3，则该方法会出现错误，我通过添加错误异常进行了一些修改。ValueError:零大小数组，最大约简操作，没有标识。intercept=True)
pval.iloc[i,j] = df_o
浏览 2提问于2016-06-23得票数 7
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我想用多个预测因子来预测多个因变量。如果我正确理解，原则上可以建立一系列线性回归模型，每个模型预测一个因变量，但是如果因变量是相关的，那么使用多元回归就更有意义了。我想做后者，但我不知道怎么做。到目前为止，我还没有找到一个专门支持这个功能的Python包。我试过scikit--学习，即使他们的线性回归模型示例只显示y是数组(每个观察到一个因变量)，它似乎能够处理多个</em
浏览 4提问于2015-05-26得票数 9
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我正在创建一个简单的dataframe，如下所示。'rate', 'datetime'])当我试图添加一行时，我收到了一个错误，我无法将我的想法放在心上cache_df.loc[symbolName, expiry] = [rate, updateTime]
ValueError:不能使用与值长度不同的多索
浏览 2提问于2018-05-24得票数 1
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我对python中的for循环有一个问题。我试图在一个横截面数据中迭代OLS命令，在该数据中，我在同一时期内观察到多个id。我想对每一年，每个月的每个id做一个回归。当我试图单独运行命令时，它们可以工作，但是在循环中，输出总是相同的：零大小数组到精简操作最大值，这没有标识。我不知道for循环中的问题在哪里。问题是在最后的
浏览 4提问于2020-06-30得票数 2
有一种情况是，当我试图在空的numpy数组中使用np.max()时，它会报告此类错误消息。# values is an empty numpy array here ValueError:零大小数组到不带标识的缩减操作最大值
因此，我认为修复它的方法是，在调用np.max()之前首先处理空的numpy数
浏览 4提问于2020-01-18得票数 13
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嘿，我正在对几个月的横截面数据进行多次OLS回归。在第四个月，我遇到了一个ValueError:零大小数组，它最大限度地减少了操作，没有标识。但我不知道为什么。数据中没有NaNs，自从在另一个问题中提出这个问题以来，我已经用dropna测试了这个数据。df_month.dropna(how='all')
而每个月数据中的零是由于数据的<
浏览 13提问于2022-10-12得票数 0
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我在许多正弦/余弦内隐式中见过一种所谓的扩展模精度算法。但它是干什么用的？例如，在中，在将范围缩小到0，pi/4之后，他们正在执行这种模块化的精度算法来提高精度。如何从数学上求出这些系数？我已经理解了用于大数的“模块扩展算法”的目的，但是在这里，它的确切目的是什么？
浏览 2提问于2017-02-25得票数 5
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层次贝叶斯与OLS的比较
、、、、
我知道对于OLS结果，我可以简单地打印摘要： result = model.fit()你有什么建议，什么样的统计数据比较合适，以及我如何计算这些统计数据？
任何帮助都将不胜感激！非常感谢！
浏览 17提问于2018-05-24得票数 0
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, etc.中找到最大值，这样我就可以生成一个数组C[4000]，该数组C[4000]在由B表示的每个区域中保存A的最大值，在不属于这些区域的区域中生成一个0。从0 to 2,000 regions可以有任何地方，而区域的长度可以从2 to 4,000 numbers long。我从来不知道有多少个地区，或大小不同的地区。它需要尽快完成，因为在现实中它将用于图像，这只是一个简化<e
浏览 8提问于2014-09-01得票数 1
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这是一个可运行的代码片段，它在我的机器上生成错误。我有这个错误(从零大小的数组到最大的缩减操作没有标识)。encoder.fit(y)
ValueErroraxis, None, out, kee
浏览 2提问于2017-06-10得票数 0
我正在处理一个有太多功能的问题，训练我的模特需要太长时间。我实现了一个前向选择算法来选择特征。
然而，我想知道科学学习是否有一个前向选择/逐步回归算法？
浏览 0提问于2014-08-07得票数 59
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使用32 gb的ram，我不能计算beta和我得到“内存中”的消息。我找不到任何限制的使用，使我无法将它应用到向量的这种程度的维度，我是不是做错了什么？有没有办法通过我的数据使用多元线性回归？下面是一个错误的例子：nsamp=1000;noiseVariance = .05;
mixtureCenters=randn(d
浏览 1提问于2016-01-23得票数 3
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前言:我现在意识到我应该使用分类模型(也许是决策树)，但我最终使用了线性回归模型。
我想用流派，年份，番茄米的分数来预测观众分数。但正如构建的那样，每部电影的流派都是以列表的形式出现的，所以我觉得有必要将每种流派作为单独的变量传递到我的模型中。这样做之后，我修改后的dataframe看起来像这样，每个电影都有重复的行，但该电影的<
浏览 2提问于2015-07-15得票数 0
ConcurrentHashMap有了一些新的方法。关于他们，我有两个问题：
parallelismThreshold到底意味着什么或做什么？
浏览 3提问于2014-06-30得票数 10
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让x是一个NumPy数组。以下内容如下：给出错误消息：
我该怎么解决这个问题？
浏览 10提问于2012-04-08得票数 357
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我正在用Python编写一个程序，它处理实验过程中产生的一些数据，它需要估计数据的斜率。我已经写了一段代码，可以很好地做到这一点，但它非常慢(而且我没有耐心)。让我解释一下这段代码是如何工作的：2)它评估差值(即|y(x+dx)-y(x-dx)| )是否大于某个最小值(40x std )。dev.噪音)
3)如果差异足够大，它将使用OLS回归计算斜率。如果差异太
浏览 0提问于2012-11-26得票数 1
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我正在努力寻找最有效的方法来做到这一点。我想出的解决办法如下：
让我们定义大小为1-N的数组，其中N是最大的糖果数。康提用我到目前为止拥有的I号来存储糖果的数量。假设芬威基阵列的大小为1-N，其中N是最大的糖果数。这个数组用于构造一棵芬威克树，以存储我收集的糖果的累积和。此累积和不使用计数数组
浏览 5提问于2016-10-23得票数 0
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我想要做的是得到两个数组的所有值之间的差值，然后计算假设，最后得到最大假设值，所以如果我有：double[] arrB = new大小为(100,100，0)，LWI大小为(10，10，0)。因此，在本例中，两个数组的大小均为10，GWG和LWI如下所示：
//clGetKernelWorkGroupInfo(kernel,
浏览 3提问于2013-09-11得票数 0
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在最小二乘模型中，成本函数被定义为预测值与实际值之差的平方，作为输入的函数。当我们进行逻辑回归时，我们将成本函数更改为对数函数，而不是将其定义为sigmoid函数(输出值)与实际输出之间的差值的平方。
是否可以更改和定义我们自己的成本函数来确定参数？
浏览 2提问于2012-08-28得票数 22
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