如何进行基本的回归预测？
回归预测是一种统计分析方法，用于预测一个或多个自变量与因变量之间的关系。基本的回归预测可以通过以下步骤进行：
- 数据收集和准备：收集与问题相关的数据，并进行数据清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
- 特征选择：根据问题的背景和数据的特点，选择与预测目标相关的特征变量。可以使用统计方法（如相关性分析）或机器学习方法（如特征重要性评估）进行特征选择。
- 拟合回归模型：选择适当的回归模型，如线性回归、多项式回归、岭回归等，并使用训练数据对模型进行拟合。
- 模型评估：使用评估指标（如均方误差、决定系数等）对拟合的回归模型进行评估，判断模型的拟合程度和预测性能。
- 预测结果：使用训练好的回归模型对新的数据进行预测，并根据需要进行结果解释和可视化展示。
对于基本的回归预测，腾讯云提供了一系列相关产品和服务，包括：
- 数据库：腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）提供了高性能、可扩展的数据库服务，可用于存储和管理回归预测所需的数据。
- 人工智能：腾讯云人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）提供了各种机器学习和深度学习工具，可用于构建和训练回归模型。
- 云原生：腾讯云容器服务（https://cloud.tencent.com/product/tke）提供了高度可扩展的容器化平台，可用于部署和管理回归预测的应用程序。
- 移动开发：腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpp）提供了一站式的移动应用开发解决方案，可用于开发和部署与回归预测相关的移动应用。
请注意，以上仅为腾讯云提供的一些相关产品和服务，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务，具体选择应根据实际需求和预算考虑。
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在基本回归教程的末尾，没有解释如何从输入中获得Y值或预测。本教程是TensorFlow中的基本回归教程 https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/en/tutorials我已经使用了我自己的数据，并希望按月预测未来
浏览 19提问于2019-04-29得票数 1
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我试过用SKLearn进行线性回归。我有一些数据是这样的:卡路里摄入量。300 - 190基本上是由数字组成，但我已经将数据集拟合成线性回归模型。我困惑的是，我如何用新的数据来预测，比如说我吃了10个新的卡路里，我想要它来预测体重？但是，我该如何使仅仅是我的10个新数据--摄入的卡路里数--并使它成为我希望回归者
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,X14势能预测器。Y~X1+X2 ........这基本上就是所有预测因子的两个组合。在创建了所有这些回归之后，我想在predict函数中使用它们(如果可能)。
我的问题是:我如何通过回归变量的两个组合来进行所有这些回归？
浏览 12提问于2017-02-13得票数 2
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谁能想到一个真实的(Ish)世界的例子，一个问题可以解决一个单一的神经元神经网络？我试着想出一个简单的例子来帮助介绍这些概念。
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我在试着预测房子的价格。因此，我添加了no-of-room作为一个变量来获得预测。当我训练模型时，该变量的先前值是(3,2,1)。现在，我将no-of-room添加为"6“以获得输出(以前没有使用它来获得预测值)。它将如何给出新值的输出？
它是否只考虑了除no-of-room之外的变量？我使用Boosted决策树回归作为模型。
浏览 3提问于2019-01-31得票数 0
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我使用的是商店销售商品的历史数据集，我需要预测该期间下一个月的销售额。我不是在说做PCA？？历史数据几乎没有什么历史销售特性，而测试只具有基本的功能。
数据集：竞争数据科
浏览 0提问于2019-04-27得票数 2
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我对如何使用sklearn和状态模型进行线性回归有基本的理解。关于线性回归(OLS估计)，我想问几个问题：
对于最小二乘估计器来说，标准化总是必要的吗？我还在学习回归分析的一些理论方面。标准化是在我的数据科学课中提到的，但在我的回归分析中几乎没有提到。如果不是，什么时候应用标准化(也需要标准化预测变量)？我试着比较了这两种方法，在评价指标(Mse
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滚动窗口预测
、、、、
我想用Python的时间序列数据做一个样本外的预测，用宏观经济基本面来预测汇率。 为了评估预测精度，我想应用滚动窗口回归，即每个滚动窗口的连续观察值的数量。因变量是欧元/美元汇率，我的(第一个)解释变量是美国和欧洲之间的利差。时间跨度为1999年1月1日至2019年1月1日。 理论上，首先选择窗口大小，然后选择预测水平，并用RMSE对模型进行评估。但我不
浏览 55提问于2019-05-14得票数 0
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对于一个工业工作流，我们为一个回归问题创建了一个ANN (在tensorflow中)，其中我们以客户输入(作为数值)并预测需要生产的单元(长度、高度等)的测量值。我们分析了这些错误，并指出，基本上50%的预测将在可接受的容许范围内，而在其他50%的预测中，人类专家应该对它们进行审查。我们面临的问题是:如何预测，回归是否在允许范围
浏览 0提问于2022-09-20得票数 0
我有以下的理解问题。我已经训练了一个包含外生变量的auto_arima模型，现在我想根据现有的时间序列进行预测。我的训练是这样的： max_pforecast = stepwise_model.predict(n_periods=len(test_data),exogenous=exo_test_data)
这
浏览 6提问于2022-11-18得票数 0
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在R中，我想对所有预测因子的多变量响应进行回归，对于单变量响应，我知道公式是这样的
这是使用所有预测器来回归y，如果我现在面对100个响应，我不能像y1+y2+y3...+y4~x那样输入100 yi，那么如何使用所有预测器来回归多元响应呢？
浏览 1提问于2012-05-30得票数 10
我正在使用基本的Logistic回归方法在Python中进行多类分类。我正在拟合我的模型并预测目标变量，得到的结果如下：因此，该模型每次都预测具有最高“显著性”的班级结果。如何预测预测数组中最相关的类结果数组：
y_train=[4,
浏览 9提问于2017-08-30得票数 0
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在我的一生中，我不知道如何在两个预测值相互作用的情况下运行多元线性回归，而不是同时回归相互作用的预测值。下面是一个示例：lagfit <- lm(formula = Production ~ DayOfWeek*Employees, data = train)
它返回一个带有三个预测值的回归
浏览 2提问于2012-08-20得票数 0
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基本上，我研究数据已经有一段时间了，我想预测未来的值并绘制它们。我的回归模式是:lm(总~ Rank+市场)，当我进行回归分析时，我可以看到系数和所有的东西。我的数据有以下几列:总计，市场，等级，日期。但对于预测函数，我认为回归模型不起作用。我尝试将Total转换为时间序列并绘制它，但在这种情况下，其他因变量对总值没有影响。我已经尝试了一段时间，我研究了很多预测方法，但它们只包括一个变量，而不是<e
浏览 0提问于2021-11-30得票数 0
下面是一个示例：给定A和B两套房子，这个回归模型是否能真正判断A的实际价格是否大于B的实际价格?基本上，我想用这个模型来进行定向引导。在这个场景中，我应该使用哪个度量？
谢谢。
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浏览 0提问于2017-04-03得票数 0
我正在努力弄清楚决策树回归预测是如何生成的。在我所介绍的文档中并没有详细解释。
对于分类模型，将返回X中每个样本的预测类。对于回归模型，返回基于X的预测值。那么，预测是根据新的X值落入的叶节点的输出的简单平均值，还是以另一种方式进行的？
浏览 1提问于2019-04-02得票数 1
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基本上，它是通过创建一个集成来改进预测的。但我们如何做到这一点。有人能用R语言解释一下示例代码吗？我只是个初学者。任何帮助都将不胜感激。
谢谢。
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浏览 11提问于2020-03-17得票数 0
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