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我的Rails用户模型中有一个方法，如下所示： if email.present?password_digest: nil, created_at: nil, updated_at: nil>我不知所措地解释为什么self.email似乎是设置的您可以看到，当rails执行Insert时，username和email为空，但我可以从debug but语句中看出，email和username存在，并且至少要进行验证。
浏览 3提问于2016-09-24得票数 0
作为我的任务的一部分，我正在构建逻辑回归模型，但在构建它的过程中，我得到了一个错误“完美分离检测到，结果不可用”。
浏览 813提问于2020-04-12得票数 0
在一个线性回归模型中，假设我们有3个自变量(年龄、身高、性别)和一个因变量(糖尿病)，然后我们将模型as，即训练自变量的数据(比如70%)，X检验->，即30%的自变量数据用于测试y列车->即训练因变量数据所以，当我们预测X检验，或预测X检验时，我们是在预测自变量的数值，还是在预测因变量(糖尿病)？
浏览 8提问于2022-01-15得票数 0
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我对KnockoutJS上的单击事件有问题。当我单击应该调用函数以打开弹出的图标时，或者更确切地说，当我加载页面时，会得到以下错误：Message: showOfferDetails is not defined<div title="<spring:message code="fronte
浏览 4提问于2016-10-24得票数 1
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用回归数据模型预测价格
、、、、
建立了基于多个自变量预测房价的回归数据模型。我得到了回归方程和系数。在拆分数据集之前，我使用了StandardScaler()来缩放变量。现在我想用我的回归模型来预测房价，当给出自变量的新值时，我能直接用自变量的值来计算价格吗？或者在包含自变量的值之前，我应该通过StandardScaler()方法传递这些值吗？
浏览 1提问于2020-02-24得票数 0
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假设我有一个数据帧(让我们称之为DF)，其中y是因变量，x1, x2, x3是我的自变量。在R中，我可以使用以下代码拟合一个线性模型，.将包含模型中的所有自变量：result = lm(y ~ ., data=DF)
如果不显式地将我所有的自变量添加到公式中，我不知道如何使用patsy公式对统计模型执行此操作。我没有在patsy文
浏览 4提问于2014-03-14得票数 18
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当你做多元线性回归时，你会得到多重R平方，如下所示：
我的问题是，如果我可以得到每个自变量的R平方，而不需要对每个预测变量进行回归。
浏览 43提问于2021-02-18得票数 0
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我现在正在构建一个线性回归模型。有32个自变量。G3是目标变量。
首先，利用所有自变量建立线性回归模型。这是我得到的结果的一部分：
如您所见，G1和G2都是重要的自变量。因此，我认为线性回归模型中存在多重共线性。我现在要找出最好的线性回归模型。如何解决多重共线性问题？
浏览 4提问于2018-03-25得票数 0
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用Python学习进行Logistic回归自变量必须与因变量相关联。我们可以使用Pearson相关来实现1点和2点，例如：1.2. sns.heatmap (data.corr(), cmap="coolwarm", annot
浏览 0提问于2020-03-03得票数 0
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我想创建一个模型，如下所示，使用数值连续的数据： revenue~variable+variable2+variable3 我的数据大约有1000个观察值，总共有5个变量，它们是上面提到的因变量和3个自变量我希望建立这样的模型，即自变量不仅影响因变量(收入)，而且还影响前几天的自变量。我希望前几天的影响随着时间的推移而减少。例如，昨天的自变量会比前一天对今天的收入产生更大的影响。更清楚地说，这是一个广告模型，研究个人看到一种类型的广告(自变量是电视广告
浏览 63提问于2020-08-21得票数 1
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我试图优化一个多元线性回归模型，lmMod=lm(depend_var~var1+var2+var3+var4....,data=df)，我目前正在研究这个模型的前提:残差的常数方差和不存在自相关。：杜宾沃森测试的示例-一个自变量： 杜宾沃森测试的示例-多个自变量：
durbinWatsonTest如果对1的回答是肯定的，那么如何确定哪个变量导致模型</em
浏览 0提问于2018-03-08得票数 2
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客户信息属性: ID、年龄、性别、状态等存储信息商店ID国家每日收入商店规模等
我想预测客户是否会在某个特定的商店购买/那么，我是否可以得到火车数据，假设每5家不同的商店为每个客户商店，然后预测在其他商店？
浏览 0提问于2018-12-14得票数 0
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自变量是“快乐”(Train$欢愉)，这是一个二进制变量。其余61列为分类自变量。我创建了一个逻辑回归模型如下：然而，我想减少进入模型的自变量的数量，也许减少到20个左右有人能解释一下如何确定哪些范畴变量是共线性的，以及我在从模型中删除变量时应该使用的阈值吗？
谢谢!
浏览 0提问于2014-05-04得票数 0
当我在单个自变量(连续)上对因变量(连续)进行建模时，预测器以一种积极的方式影响因变量。但是，当我在多个自变量上对同一因变量建模时，在具有几个独立variables.What的最终模型中，单独建模时正向影响的自变量会产生负面影响，这可能是原因?任何视图都将非常有帮助。
浏览 2提问于2017-03-05得票数 0
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多共线性是多元线性回归的主要假设之一，当自变量之间的相关性过高时，多元共线性就会出现。然而，在学习线性回归时，关键问题之一是在模型中引入交互项来模拟交互效应，即当自变量对因变量的影响发生变化时，取决于其他一个或多个自变量的值(S)。
这两种说法不矛盾吗？如果模型中的X_1和X_2之间真的存在交互作用，那么一定要去掉X_1或X_2，使回归模型中的自变量不再相关，从而使多元共线性假设成立。
浏览 0提问于2020-08-13得票数 1
我正在尝试用lmfit来拟合我的部分数据(这看起来像高斯)，但是我得到了一条线。请看下面的图片。
下面给出了我尝试过的代码：from numpy import sqrt, pi, exp, linspace, loadtxt
"1-d gaussian: gaussian(x, amp, cen, wid)"
return (amp/(sqrt(2*pi)*wi
浏览 0提问于2018-02-04得票数 1
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我正在寻找一种方法来创建一个线性混合效应模型循环，它移除一个固定的效果自变量，运行模型，将它加回去，并从模型中删除另一个固定的独立变量。例如：L1 <- lmer(cyl ~ disp + hp + mpg (carb|gear), mtcars)
如何创建该模型的循环，以便每个新的回归循环迭代删除单个固定效果自变量，将其添加到下一次迭代中，并删除不同的固定自变量？这样做将产生以下模型</e
浏览 5提问于2022-02-09得票数 0
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我试图可视化，线性回归模型如何绘制直线，当我们有多个特征和一个标签可以预测。就像我们有一个特征和一个标签，我们可以很容易地把它们绘制在二维图上，并画一条直线。
浏览 0提问于2019-09-27得票数 1
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