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R语言逻辑回归和泊松回归模型对发生交通事故概率建模

p=14139 我们已经看到了如何考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量（经验均值和经验方差）的非参数估计量。让我们看看如果要对二项式变量建模。...假设可以 通过一些链接函数（使用GLM术语）表示为一些协变量来解释没有索赔的概率， 现在，因为我们确实观察到   而不是   我们有 我们将使用的数据集 > T1= contrat$nocontrat...(epsilon=1e-5,trace=TRUE,maxit=50),+ start=startglm,+ etastart=etaglm,mustart=muglm)Deviance = NaN Iterations...实际上，使用两个模型，可以进行更复杂的回归分析（例如使用样条曲线），以可视化年龄对发生或不发生交通事故概率的影响。...Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与

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R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(4)——logistic回归

R语言中用于实现logistic回归的函数是glm()，其基本书写格式为: glm(formula, family = gaussian, data, weights, subset, na.action...参数介绍: Formula:指定用于拟合的模型公式，类似于Im中的用法: Family: 指定描述干扰项的概率分 布和模型的连接函数， 默认值为gaussian, 若需进行logistic同归，则需设置为...:指定控制拟合过程的参数列表，其中epsilon 表示收敛的容忍度，maxit表示迭代的最大次数，trace 表示每次迭代是否打印具体信息； Model: 逻辑值，指定是否返回“模型框架”，默认值为TRUE...: Method;指定用于拟合的方法，“glm.ft”表示用于拟合，“model.frame"表示可以返回模型框架； X:逻辑值，指定是否返回“横型矩阵”，默认值为FALSE: Y:逻辑值，制度是否能够返回响应变量...:拟合機率算出来是数值零或一 2: glm.fit:拟合機率算出来是数值零或一 > summary(log2) Call: glm(formula = Species ~ Sepal.Width

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    给GNN一堆数据，它自己发现了万有引力定律

    然后，他们使用符号回归来发现神经网络隐式学习的力学定律解析表达式，结果表明表达式等效于牛顿万有引力定律。...之后研究者可以使用发现的方程和重新学习的质量来模拟太阳系动力学，并获得与真实观察到的轨迹非常接近的对应关系。 下图为太阳、水星、金星、地球和火星的示意图，以及学习模拟器使用的相应图结构。...蒸馏符号规则 接下来，研究者希望找出 GNN 实际学会了哪些规则来预测这些动态。将模型压缩为一组符号规则也可以提高泛化能力。 为此，该研究使用符号回归拟合 GNN 消息传递模块的输入和输出。...神经网络可以高度学习非线性函数，但这些质量参数可能对 GNN 来说是良好输入，却不是 GNN 符号版本的最佳输入。...这也就解释了该算法如何一步步地成功学习了万有引力定律和预估天体质量。

    35520

    CG-Assignment2

    控制点是用来确定曲面的形状的点，而基函数是一种数学函数，它们根据控制点的位置来计算曲面上的点。一般来说，贝塞尔曲面是由两个参数u和v来定义的，这些参数的范围通常是从0到1。...这个公式描述了如何根据控制点的位置以及参数u和v的值来计算曲面上的点。 贝塞尔曲面的优点之一是它在控制点的位置和权重上具有直观性，可以通过移动控制点来调整曲面的形状。...计算顶点 在计算Bezier曲面上的顶点时，我们使用了嵌套的循环，遍历 (i, j) 的参数空间，其中 i 和 j 分别表示沿 u 和 v 方向的参数值。...首先，我需要考虑如何加载和处理控制点。Bezier曲面通常由控制点定义，因此我需要找到一种有效的方式来加载这些控制点。...我现在更清楚地知道如何创建和渲染三维图形。 编程技能提升：通过实际的项目开发，我不仅提高了C++编程技能，还学会了如何使用OpenGL进行图形编程。

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    智源：70万预算从头开发千亿参数大模型，挑战成功

    FLM使用的是混合并行策略，将多种并行方式进行最优化配置，达到高吞吐量，单GPU利用率超过了50%。...那么，这种“成长策略”训练出的FLM表现又如何呢？作者给出了Open LLM数据集的测试结果。 FLM在四个项目中取得的平均成绩接近GLM-120B和Llama-7B，但训练成本显著低于二者。...专业知识方面，16B参数的eFLM在C-eval评测中，平均成绩超过了130B参数的GLM，并接近ChatGPT。 除了这些一般的benchmark，FLM团队还提出了一项大模型“IQ测试”。...这项测试从如下四个维度进行了展开： 符号映射：使用随机符号替换分类标签，评估模型推理和泛化能力，避免过度拟合。 规则理解：检验模型能否按照给定规则进行操作，如“计数”、“字符串替换”等。...符号映射测评中，FLM以低一个数量级的运算量在SuperGLUE数据集上取得了与GLM和GPT-3相近的成绩，在CLUE数据集上的表现更是超过了GLM。

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    给GNN一堆数据，它自己发现了万有引力定律

    然后，他们使用符号回归来发现神经网络隐式学习的力学定律解析表达式，结果表明表达式等效于牛顿万有引力定律。...之后研究者可以使用发现的方程和重新学习的质量来模拟太阳系动力学，并获得与真实观察到的轨迹非常接近的对应关系。 下图为太阳、水星、金星、地球和火星的示意图，以及学习模拟器使用的相应图结构。...蒸馏符号规则 接下来，研究者希望找出 GNN 实际学会了哪些规则来预测这些动态。将模型压缩为一组符号规则也可以提高泛化能力。 为此，该研究使用符号回归拟合 GNN 消息传递模块的输入和输出。...神经网络可以高度学习非线性函数，但这些质量参数可能对 GNN 来说是良好输入，却不是 GNN 符号版本的最佳输入。...这也就解释了该算法如何一步步地成功学习了万有引力定律和预估天体质量。

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    笔记+R︱信用风险建模中神经网络激活函数与感知器简述

    金模型的使用：一般会先做一个神经网络，让预测精度（AUC）达到最大时，再用逻辑回归。...回归出现的所有错误（多重共线性（需进行变量筛选）、缺失值），神经网络都会出现，因为当激活函数为sigmoid时，等同于逻辑回归。...100,trace = F,data = train) #对分类数据预测需要加上y参数 #decay就是eta权重的调节，默认为0 #linout=F默认，线性回归；T代表逻辑回归...（激活函数只有一个sigmoid） #size就是隐藏层的个数，若size=0就是单感知器模型 linout=F代表线性回归，T代表逻辑回归（激活函数为sigmod）; maxit代表最大循环迭代的次数...entropy = TRUE, ...) : too many (1209) weights 这个是因为隐藏层多了之后，运算不了，台式机不能运行那么多，所以要通过调整size的隐藏层个数来看效果如何

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    R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据

    再现性注意事项 许多模型在估计参数的阶段使用随机数。此外，重采样索引是使用随机数选择的。有两种主要的方法来控制随机性以确保可重复的结果。 有两种方法可以确保在调用训练时使用相同的重样本。...该功能 preProcess 是自动使用的。此函数可用于标准、插补（参见下文详细信息）、通过主成分分析或独立成分分析应用空间符号变换和特征提取。...---- 点击标题查阅往期内容 R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 从这些图中，可能需要一组不同的调谐参数...该 函数的 metric 参数 train允许用户控制使用哪个最优标准。例如，在一类中样本百分比较低的问题中，使用 metric = "Kappa" 可以提高最终模型的质量。...对于回归，将 的值 NULL 传递到函数中。 model 是正在使用的模型的字符串（即传递给 的method 参数 的值 train）。 该函数的输出应该是具有非空名称的数字汇总指标的向量。

    1.8K20

    【笔记】《计算机图形学》(17)——使用图形硬件

    简单地说, OpenGL是一个C风格的图形API用于方便我们操作GPU进行图形渲染, 其所有函数都以gl为前缀, 并使用专用的C风格语言GLSL来编写着色器控制可编程管线, 对于常见的线性代数运算通常调用...VAO的顶点属性映射起来 // 第一个参数指明现在设置的是location为0的属性, 第二个参数表示每个属性由三个元素组成 // 这三个元素是GL_FLOAT浮点数, 并且数据不进行归一化(GL_FALSE...这段代码和着色器程序的调用一起插入17.6的渲染循环中间就能够显示出一个绿色单色的三角形, 具体的完整代码较长可以看书: // 给当前OpenGL绑定属性为VAO的顶点数组 glBindVertexArray...最开始的时侯说到OpenGL通常使用的是第三方矩阵库GLM来进行矩阵操作, GLM除了提供基本数学对象外, 以变换矩阵为例, GLM提供的常用三个变换矩阵, 大大简化了编写变换矩阵的过程: glm::ortho...最直观的想法就是使用struct和vector这两个连续储存的数据结构来代替我们自己控制的数组vertexData[].

    1.6K30

    《高效R语言编程》9、10--高效协作和学习

    对象名 为你的对象使用含义清晰、前后一致的名字，会大幅提高项目的效率。如果一个对象只使用一次，那无所谓啦。建议使用get_result这样的形式，避免使用.，防止Python程序员受到迷惑。...函数中，必选参数放第一位，紧接着可选，特殊的...放最后，如果对应布尔型参数，为了清晰应该使用TRUE/FALSE，因为虽然T/F是缩写也可以使用，但可能被重新赋值，引起错误。...尽量避免以来别的参数的参数，会使非常难以理解。典型情况是设置变量的缺省值NULL，并使用is.null()检查它的值，而不是使用missing()，只要可能，避免使用已有函数的名字。...缩进 使用两个空格缩进代码，不要混合使用tab和空格，Rstudio自动转换Tab为空格，Tools-Global options-Code 大括号 大括号的开口｛，不应该另起一行，随后紧跟分行符，这样会报错...x = 4 y <- 6 if (x>5) { x } else{ y } 版本控制 可以备份你的代码，版本控制系统永远备份你的代码。这里作者推荐使用git。

    1K20

    【LangChain系列1】【LangChain表达式 (LCEL)】

    模型调用与返回，参数设置，返回内容的格式化输出。知识库查询，这里会包含文档加载，切割，以及转化为词嵌入（Embedding）向量。...PromptTemplates: 这个特征使开发人员能够使用多个组件为他们的模型构造输入提示。...在查询时，开发人员可以使用PromptTemplates为用户查询构造提示模板，之后模板会传递到大模型进行进一步的处理。...大模型知识更新的滞后性大模型的外部API调用能力大模型输出的不稳定问题，如何稳定输出？大模型与私有化数据的连接方式？...\_parser# 调用链，传递参数result = chain.invoke({"topic": "冰激凌"})# 打印结果print(result)chain = prompt | model |

    12010

    GLM-4-Plus神助攻！

    当用户上传表格的时候，调用插件「文件读取」把文件读取后的内容传递隔离了工作流「SellDataAnalysis」。...接下来，我们要看来效果对比很明显，同样的提示词和输入参数： Doubao-pro-32k 运行时长 44s GLM-4-Plus 运行时长 16s 如何自定义插件？...创建完成后，我们看下如何调用GLM大模型，前往智谱BigModel开放平台的GLM接口文档用HTTP请求的方式 文档地址：https://bigmodel.cn/dev/api/http-call/http-auth...只需要参数三个参数即可，第一个是apikey，第二个是模型编码，第三个是提示词 然后我们再回到插件编辑器中，实现HTTP请求代码，需要传入两个动态参数apikey和提示词，model使用的是glm-4...右边区域输入参数进行运行调试 apikey如何获取？

    8410

    R语言 线性混合效应模型实战案例

    这些教程将向用户展示如何使用lme4R中的包来拟合线性和非线性混合效果模型，以及如何使用rstan以完全适合贝叶斯多级模型。这里的重点是如何使模型适合R而不是模型背后的理论。...本教程将介绍如何lme4 设置和运行一些基本模型，其中包括： 在R中构造变化的截距，变化的斜率以及变化的斜率和截距模型 从混合效应模型中生成预测和解释参数 广义和非线性多层次模型 完全贝叶斯多级模型适合...加法符号表明这些被建模为加性效应。最后，我们指定要计算模型的数据。这里我们使用该lm函数执行OLS回归，但R中还有许多其他选项。 如果我们想要提取诸如AIC之类的度量 。...但是，我们如何解释这些影响呢？...现在我们使用lmer具有熟悉的公式接口的函数， 使用特殊语法指定组级变量：(1|school) ，使lmer拟合具有变量截距组效果的线性模型school。

    1.4K21

    使用大模型开发“数据解读大师”应用，同事们惊呆了

    然后进入控制台，里面有你账号的各种信息，以及不同的模型和智能体，我这次选择的是GLM-4-Plus，是智谱AI旗舰版的文本模型。...第三步：选择GLM-4-Plus模型，并自定义参数 GLM-4-Plus模型有很多参数能自定义设置，包括system_prompt（赋予系统默认角色和定义）、max_tokens（模型最大输出tokens...）、temperature（控制输出随机性）、top_p（控制输出多样性）。...因为需要处理表格数据，所以使用pandas库来读取和处理数据，流程是读取本地csv表格、转化为大模型可识别的json数据，并将json数据传递给user prompt。...GLM-4-Plus模型的使用感受 GLM-4-Plus模型在数据处理、推理计算、编程等能力上还是比较出众的，对于用户语言能理解的更到位，无论是复杂的专业术语还是日常对话，GLM-4-Plus都能够精确捕捉语言的细微差别

    20500

    【人工智能】Transformers之Pipeline（二十六）：图片转文本（image-to-textimage-text-to-text）

    FastAPI私有化部署你的第一个AI多模态大模型 今天主要对如何使用pipeline两行代码部署的图片转文本（image-to-text）模型进行讲解。...（Qwen-VL、GLM-4V）等均属于这个流派。...num_workers（int，可选，默认为 8）— 当管道将使用DataLoader（传递数据集时，在 Pytorch 模型的 GPU 上）时，要使用的工作者数量。...batch_size（int，可选，默认为 1）— 当管道将使用DataLoader（传递数据集时，在 Pytorch 模型的 GPU 上）时，要使用的批次的大小，对于推理来说，这并不总是有益的，请阅读使用管道进行批处理...默认情况下将使用generate默认值。 generate_kwargs（Dict，可选）——传递它以将所有这些参数直接发送到generate允许完全控制此函数。

    35210

    拓端tecdat|R语言用Hessian-free 、Nelder-Mead优化方法对数据进行参数估计

    样本的随机生成 #(1) beta分布n <- 200x <- rbeta(n, 3, 3/4)lnl(c(3, 4), x) #检验 hist(x, prob=TRUE) 拟合Beta分布 定义控制参数...在约束优化的情况下，我们通过使用对数障碍允许线性不平等约束。 使用形状参数δ1和δ2的exp/log变换，来确保形状参数严格为正。...=10/3)x <- rnbinom(n, trueval["size"], trueval["prob"])hist(x, prob=TRUE, ylim=c(0, .3)) 拟合负二项分布 定义控制参数并做基准...list(trace=0, REPORT=1, maxit=1000)fit(x, "nbinom", "mle", lower=0) 在约束优化的情况下，我们通过使用对数障碍允许线性不平等约束。...使用形状参数δ1和δ2的exp/log变换，来确保形状参数严格为正。

    66120

    R语言系列第五期：③R语言逻辑回归预测和检验

    当然，我们也可以直接显示概率刻度下的预测值，需要在predict函数中设定参数type=“response”： > predict(glm.hyp,type="response") 1...#Tips：Age变量是用来做横轴的点，seq()函数生成等距元素的向量，这里年龄是从8-20岁，间隔为0.1，所以点连起来会很光滑。...pch参数表示使用什么符号，5代表菱形。 ? 整体来看，这个图还是有意义的，尽管12-13岁年龄段和13-14年龄段原始数据和预测数据略有差池。 但是这样的偏差是否有统计学意义呢？...其实这个方法并不能非常好的给出结果，我们只能直观的感觉预测效果如何而异。...这里推荐使用一个检验模型很好的工具ROC曲线，我们可以一步一步告诉你ROC曲线是如何画出来的： > glm.menarcheglm(menarche~age,binomial) # 原始模型输入到glm.menarche

    3.3K20

    R语言中的非线性分类

    你可以在这篇文章中找到8种在R语言中实现的非线性方法，每一种方法都做好了为你复制粘贴及修改你问题的准备。 本文中的所有方法都使用了数据集包中随R提供的虹膜花数据集。...参加我的免费14天电子邮件课程，并了解如何在您的项目中使用R（附带示例代码）。 点击注册，并获得免费的PDF电子书版本的课程。 现在开始你的免费迷你课程！...神经网络 神经网络（NN）是接收输入并将结果传递到传递的输出的计算单元的图形，这些单元被排序成层，以便将输入矢量的特征连接到输出矢量的特征。...package library(nnet) data(iris) # fit model fit maxit...<- predict(fit, iris[,1:4], type="class") # summarize accuracy table(predictions, iris$Species) 详细了解插入符包中的

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