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我有一个数据集，其中我想要预测组件，以及组件，我需要预测它们的比例，这在我看来就像classification+regression。有没有能做到这一点的python库？有没有深度学习的方法？另外，我知道这项任务可以在两个单独的步骤完成，但有没有一种方法来结合这些操作。我期望的解决方案格式是我必须得到的预测假设存在从A到Z的类，并且组成可以增加或减少类的数量。
浏览 0提问于2017-04-07得票数 2
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我正在处理的数据集包含一个8传感器气体传感器阵列的读数。传感器的响应取决于气体刺激(甲烷、乙烯等)。以及气体的浓度(20ppm、50ppm等)。(sensor-array response to 100ppm of Methane) 我的任务是建立一个模型，来预测传感器阵列读数的类别(这个读数来自哪个气体)，然后，我想预测气体的浓度。到目前为止，我已经建立了一个基于一维卷积层的分类模型，它成功地将示例分类为四个类别(
浏览 22提问于2021-09-07得票数 0
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这是一个关于线性回归的设计问题。以下是我们的数据集的一些信息：我们还尝试了提取分类特征，并对我们的三个分类特征的每一个可能组合运行线性回归</e
浏览 0提问于2018-03-05得票数 3
基本上，我已经收集了一些零售网站的数据，我想知道这是否是一个回归问题:如果我有关于RRP这样的鞋子的网站数据，它们是什么品牌，它们是什么颜色，它们是什么尺寸，我整理这些数据来建立一个模型，围绕这样一个模型，我可以给模型已知的变量，关于一双新鞋(品牌，尺寸颜色)，以确定可能的RRP，根据我已经知道的所有变量和RRP，我应该使用ANOVA还是回归。我的回归理由是，这似乎是一个经典的问题
浏览 0提问于2020-09-02得票数 1
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我目前正在收集关于买方和卖方发起的不同金融工具(主要是证券)的交易的第二次数据。如果在给定的第二次交易中有更多的买方启动交易，那么该秒的数据点将在相关特性中包含一个正值。如果有更多的卖家开始交易，那么就会有一个负值。如果有相同数量的买入与卖方发起的交易，或者如果在给定的秒内根本没有任何交易，则该数据点中的特性将为0。除了这个特性之外，还有其他几个基于在前几秒钟中发生的</e
浏览 0提问于2015-01-10得票数 1
在滑雪方面，有MultiOutputRegressor和MultiOutputClassifier。我们可以使用它们只输出回归或分类，但是如果我们想要输出回归和分类的组合呢？我需要创建单独的模型吗？我想用这种方法在一个模型中进行回归和分类预测。与我所面临的问题最接近的</em
浏览 0提问于2022-02-18得票数 1
我正在尝试使用sklearn来预测一个表示旋转的变量。由于在旋转的极端时不幸地从-pi跳到了π，我认为更好的方法是使用复数作为目标。这样，从1+0.01j到1-0.01j的错误就不会有那么大的破坏性。有没有人能建议我如何让回归算法以复数为目标进行运算？
浏览 0提问于2012-08-17得票数 5
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我需要使用带有连续预测变量的精确逻辑回归。但是，在线提供的SAS示例代码都是针对分类预测变量的。使用分类变量，您可以计算权重(IV和DV的每个组合的频率)。对于连续变量，这是不可能的。有没有人能提供一个带有连续预测的精确Logistic回归的示例SAS代码？ 非常感谢!
浏览 43提问于2019-09-16得票数 0
开发信用记分卡的一个非常常见的模型是logistic回归，因为它有明确的概率。例如，我不知道是否可以使用支持向量机，因为它只输出决策边界。关于记分卡的更多内容：所有功能都是绝对的。将有一个临界点来区分好坏(标签，+1，-1)
离临界点有多远表示概率。
浏览 0提问于2020-06-08得票数 2
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我的任务是为一个预测问题(输入参数有数字和分类变量的组合)建立一个多元线性回归模型。 如果我使用人工神经网络(ANN)来构建一个进行预测的模型，这是多元线性回归模型还是深度学习模型？如果我可以使用ann来构建多元线性回归模型，我会感到困惑。
浏览 47提问于2019-01-24得票数 0
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我主要关心的是，我需要理解随机森林是如何在scikit中进行多数投票来学习源代码的。我没有在RandomForest的源代码中找到特定的代码。如果有人知道，请解释一下。谢谢
浏览 0提问于2019-10-24得票数 1
但我找不到如何实现Precision/Recall (java语言)来验证我的模型性能。
Libsvm类中是否有要包含的API或要使用的方法？知道这种功能包含在LIBSVM的C和Python版本中(但不包括在java中)。
浏览 0提问于2012-11-23得票数 0
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如果我有多个功能，但有些功能是分类的，有些不是，那么使用sklearn进行回归的正确方法是什么？ukupno gradjevinski din 0.911690 0.878914 0.889850 0.937064 1.000000 问题是我堆叠了7-8个回归模型，我正在用cross-validation对它们进行评估，但我得到的分数从-10到-80，对我来说是不正常的。results, cv=5, scoring='r
浏览 38提问于2020-08-17得票数 1
假设我使用估计器Linear Regression、Decision Tree Regression和ARIMA。在python中有没有其他的库来组合不同的回归估计器(不是分类，它不能像袋子回归那样是相同的估计器)
浏览 0提问于2018-10-14得票数 0
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我从来没有做任何统计，所以我不知道如何开始这个问题，我需要解决的一些软件，我正在工作。一个整数参数(A)，可以是1-10的范围。| 2 | 3 | 1 | 0 || 2 | 4 | 1
浏览 0提问于2015-09-28得票数 5
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在一个过程中训练和预测两个标签
、、、、
这个标签叫做“默认”，它是贷款的默认状态。这个很好用。
我现在需要的是扩展这个模型，并有另一个标签，称为“预付百分比”，需要使用与“默认”标签相同的数据进行培训。这与RandomForestClassifier是可能的吗？
浏览 0提问于2021-05-03得票数 0
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我想知道.linear_model在以下代码中的含义-我的理解是，library/module(都有相同的含义)是sklearn，而LogisticRegression是这个模块中的类。
浏览 12提问于2020-07-24得票数 0
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我正在尝试理解XGBoost中的多类分类是如何工作的。我已经读过陈和格斯特林的论文(2016，https://arxiv.org/abs/1603.02754)，但我仍然不清楚细节： 假设我想为一个3类分类任务生成一个概率分类器。因此，如果将一个新的预测向量传递给XGB模型，回归树将产生一个实际值，即“预测”，其(加权)组合是增强模型预测。从this question和
浏览 18提问于2020-01-16得票数 1
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我有训练数据，包括一个数值的时间序列(例如，在网站上100天内的用户活动度量)。我也有一些用户的分类属性(人口学，浏览器类型，位置等)对初始分类特征的大多数(或全部)组合分别执行时间序列回归或分类。或
B.从时间序列中提取4至10个不同的数值和
浏览 0提问于2016-10-05得票数 1
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