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statsmodels的回归R2的问题

做量化呢，得经常做回归，各种各样的，ols，wls，正则的lasso， 岭回归等等。回归有一个很重要的整体解释力度的参数就是R2，也就是可决系数。...在python中，我们回归一般采用的是statsmodels这个模块，但是回归的时候获得的R2其实有那么点学问，有时候设置错参数可能得到的R2大家会觉得怪怪的。这里就给大家排个雷。...我们分别获取了第一组的情况下的三种回归的r2和回归的结果。我们看到两点：         1.r2来看，第二种和第三种是一样的。而第一中明显高于后面两种。这是为什么呢？...或者说，这里的hasconstant=False到底干了什么呢？         2.模型参数都有常数项         我们来看一下statsmodels中的代码注释： ?        ...，r2层面，显示定义常数项的效力大于隐式定义的。

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windows Server 2008 R2 IE增强安全配置正在阻止来自下列网站的内容

1、在windows Server 2008 R2上访问百度，会出现以下界面 ?  ...当在Windows Sever 2008 R2中运动IE8的时候会发现默认情况下IE启用了增强的安全配置，为了方便而且是在内网的情况下我们可以关闭IE8的增强安全配置，操作很简单如下步骤。...2、进行关闭安全设置 　　以本机管理员或是域管理员的身份登陆系统，在“开始”菜单-->“管理工具”-->“服务器管理器”，如下图：(或者点击任务栏上的服务器管理器图标即可)  或者在“开始”菜单-->...在打开的服务器管理器窗口中选中“服务器管理器”，然后单右边窗口中的“配置 IE ESC”如下图： ? ? 3、关闭IE，然后进行重新访问百度 ?

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    数据科学篇| statsmodels库的使用（六）

    statsmodels 官网：http://www.statsmodels.org statsmodels是一个Python模块，它提供对许多不同统计模型估计的类和函数，并且可以进行统计测试和统计数据的探索...说实话，statsmodels这个词我总是记不住，但是国宝“熊猫”这个单词pandas我还是记得住的，它提供用于估计许多不同统计模型的类和函数，以及用于进行统计测试和统计数据探索。...在statsmodels模块中主要有这么几个重要点 线性模型 方差分析 时间序列 线性模型 # 线性模型 import statsmodels.api as sm import numpy as np...import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols moore = sm.datasets.get_rdataset...# 回归移动平均线（ARMA） import pandas as pd import statsmodels.api as sm from statsmodels.tsa.arima_model import

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    python相关库的安装：pandas,numpy,matplotlib，statsmodels

    where python 第二种情况： 如果没有显示本机上的python解释器，可以在电脑下端的搜索框中搜python，会显示python解释器，选择一个你要用的解释器版本。...我选择的是3.12版本的 打开文件位置：鼠标右键 接着继续打开这个python 3.12版本快捷方式的文件所在位置。...：鼠标右键 复制python.exe地址 得出来，文件地址：""E:\Python\python.exe"" 在cmd命令框输入命令： 以安装statsmodels为例 python解释器地址...-m pip install 第三方库名 -i 镜像地址 \Python\python.exe -m pip install statsmodels -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn...python.exe的地址 之一直点确认OK，到下面的页面，可以看到第一步的python解释器地址在这里，表示为这个新项目配置好了第一步搜索的地址所对应的python解释器。

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    【机器学习笔记】：大话线性回归（二）

    我们知道，因变量y值有来自两个方面的影响： （1）来自x值的影响，也就是我们预测的主要依据 （2）来自无法预测的干扰项ϵ的影响 如果一个回归直线预测非常准确，那么它就需要让来自x的影响尽可能的大，而让来自无法预测干扰项的影响尽可能的小...因此，判定系数的定义就自然的引出来了，我们一般称为R2。 ? 还是用上篇的数据为例，利用R2来测试一下拟合的效果是怎么样的。...估计标准误差 判定系数R2的意义是由x引起的影响占总影响的比例来判断拟合程度的。当然，我们也可以从误差的角度去评估，也就是用残差SSE进行判断。...0.08，非常低，说明了拟合效果很不错，同时也证实了R2结果的正确性。...对数转换后的效果可以通过R2或者修改R2的结果比对得出，如果方差通过取对数变换变成齐性，那么它的R2应该比变换之前数值高，即会取得更好的效果。

    2.2K60

    来自群友的分享

    我是来自某大学本科，刚打完一个关于机器人的比赛，简单来说我在里面是负责识别一排矩形物体，返回最近的一个长方体并返回其相对于深度相机的三维坐标和角度。...因为要使机器人运动，所以相对于机器人的角度信息也是必要的。 ? ? 例如虚线框是我的画面，我就返回画面中最靠近中间的一个长方体，即下图中大概的红点位置。 ? ? 我所提取的信息是x、z、angle。...因为两边的面在不同的角度，采样获得的是不同的大小的点云，所以应该尽可能排除，而去分割出正面的那个面再去获得三维信息。 这部分是区域增长的代码。...我这里是两个面互相呈90°，我调整出来这几个参数比较适合我自己对时间速度和精度的要求，我对速度的要求比较高，所以这里的参数还不是精度最好的参数。 接下来是根据分割后的聚类进行提取信息。...经过我自己的尝试发现直接用OBB的角度误差很大，而AABB的角度会更符合实际。

    1.5K10

    来自来自 LT 的无延迟ΔΣ ADC-LTC2440

    我们都知道 ΔΣ (Delta-Sigma) ADC 是有延迟的，对于实时性要求强的还是要选 SAR，那问题来了，有没有一种没有延迟的 ΔΣ (Delta-Sigma) ADC 呢？...有的，就是我今天说的： 我太爱 LT 了 是的就是这个型号： 布局 参数很好看，其实最大的问题还是在整体的布局上，其实大多数时候大家没有本事让它的超低噪音发挥。...传统 ΔΣ ADC 的问题 ΔΣ ADC 的输出不是直接量化的结果，而是经过 数字滤波器 (通常是 Sinc 滤波器) 处理后的结果；滤波器有一定阶数（比如 Sinc³），意味着它需要积累多个采样周期才能输出稳定数据...这段延迟对应 FIR 滤波器的群时延/流水线长度。 LTC2440：在下一帧采样点就立即更新到新通道的真实值（无延迟），标记在图中的“LTC2440 下一帧即更新”。...还有一个极端的 ADC，也是一个家族的，就是速率低，但是参数更屌

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    来自Byron同学的解答

    使用了第三方的网页分析模块BeautifulSoup，可以从这里下载最新版：http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/ =============== #...class_='title'): movie_title = i.a.get_text() # movie_title = movie_title.strip() #去除movie_title两边的空格...3. 12行用BeautifulSoup模块整理抓下来的html内容 4. 13行是重点，把我们需要的那一部分div截取下来（id="screening"的那部分），需要分析html源码。...接下来在上文的div中，寻找所有 class="title" 的 li 元素，注意，由于 class 是python中的保留关键字，所以需要 class_='title'。 6....有些网页抓取出来的内容前后有很多空格，可以用.strip() 去除。 点击“阅读原文”可以进入Byron的个人博客查看详细内容。

    1.1K80

    python——pycharm进行统计建模

    1.环境设置与库导入： 确保已安装必要的Python库，如 numpy、pandas（数据处理）、matplotlib 或 seaborn（数据可视化）、scipy（统计计算）、statsmodels（...import ols # 或者使用 statsmodels.api from sklearn.linear_model import LinearRegression # 或其他所需模型 2.数据获取与预处理...score, accuracy_score, roc_auc_score y_pred = model.predict(X) mse = mean_squared_error(y, y_pred) r2...= r2_score(y, y_pred) print(f"MSE: {mse}, R² Score: {r2}") 6.模型解释与可视化： coefficients = pd.DataFrame(...每个步骤的具体操作可能会根据所选模型和实际数据情况进行调整。记得在建模过程中不断迭代优化，包括尝试不同的模型、调整参数、改进数据预处理等，以提高模型的预测能力和泛化能力。

    42010

    来自 Jenkins 官方的消息

    大家拥抱 Jenkins，不仅仅因为它是新的方向，更因为这背后有着一个非常开放、活跃的开源社区。...为了使更多的 Jenkins 中文用户，能够及时、准确地获得来自官方的最新动态，经过社区贡献者的讨论，大家一致认为，开通 Jenkins 微信订阅号是非常必要也非常有意义的一件事情。...随着 Jenkins 订阅号的开通，我们将有更加直接的平台来与各位分享社区目前在做的一些事情。在这之前，我们早已着手进行 Jenkins 中文本地化的相关工作。...目前社区贡献者主要在做的事情包括：创办并维护 Jenkins 以及 Jenkins X 的中文官网、Jenkins Core 以及插件的本地化等。...我们尊重任何形式、任何规模的贡献，并热忱地欢迎新贡献者的加⼊，也欢迎您联系我们来分享您的心得、体会，或者共同举办一次 JAM 活动。

    1.2K50

    【机器学习笔记】：大话线性回归（三）

    VIF的公式是基于拟合优度R2的，其中VIF代表自变量X的方差膨胀系数，R代表把自变量X最为因变量，与其他自变量做回归时的R2。关于R2介绍可以参考【机器学习笔记】：大话线性回归（二）。...具体的代码部分如下： # 自定义VIF方差膨胀因子计算 import statsmodels.formula.api as smf def vif(df, col_i): cols = list...-r2) for i in df.columns: print(i, '\t', vif(df,col_i=i)) 如果自变量X与其他自变量共线性强，那么回归方程的R2就会较高，导致VIF也高...对于这些指标我们可以通过statsmodels直接查找到，对于我们建立的模型model自动检测每个样本的指标值是多少，我们只需要设置相应的临界点来判断就可以完成检测了。...以下是代码实现部分： # 强离散点各个指标 from statsmodels.stats.outliers_influence import OLSInfluence import statsmodels.api

    2K20

    使用Python进行统计建模

    Statsmodels简介 在Python 中统计建模分析最常用的就是Statsmodels模块。Statsmodels是一个主要用来进行统计计算与统计建模的Python库。...、线性混合效应模型等 其他功能：方差分析、时间序列分析等模型的参数估计与估计参数的假设检验等 安装 brew install Statsmodels 文档 github.com/statsmodels.../statsmodels 线性回归模型：普通最小二乘估计 线性模型有普通最小二乘(OLS)广义最小二乘(GLS)、加权最小二乘(WLS)等，Statsmodels对线性模型有较好的支持，来看个最简单的例子...) print('R2: ', results.rsquared) 那么回归模型的就是y=1.3423-0.0402x1+10.0103x2，当然这个模型可以继续优化那么就交给读者完成。...结束语 以上就是Statsmodels的基本功能介绍，如果熟悉R的读者会发现很多命令与R是类似的。

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    来自星星的花朵 - 腾讯ISUX

    麻雀虽小但五脏俱全，这两个版本的动效设计，虽然看似简单，其实在背后有着相对复杂、交相呼应的动画叠加效果。 起源：都教授的星星 想让都教授收到你的问候吗？快来Qzone粉丝吧送星星吧！...对于多次点击的情况，为了让星星轨迹动画不会那么死板，我们设置了几条运动轨迹，当用户点击的时候，运动轨迹也是随机出现的。同时，根据轨迹曲率的不同，也设置了不同的运动时长，在视觉效果也更加丰富。 ? ?...从都教授星球飞来的花儿 ? 在最初版本的基础上，我们对动效进行了重磅升级，去除了酷炫的爆破画面，取而代之的是更加优美的落英缤纷效果。...3、更加丰富的动效细节 正如我们在日常生活中所看到的那样，当往平静的水面上丢一个物体进去时，可以看到水面波纹快速散开的效果。...同样的，在新版的动效设计中，我们也对波纹动效进行了细节的优化，为了增强互动的真实感，当花朵飘落到明星头像上时，其周围的波纹也有一个加速扩散的反馈，随后，波纹恢复到匀速循环的状态，动效的体验过程也更加自然

    1.3K50

    来自新时代的CSS

    [图片来自MDN[4]] 随着互联网的发展，人们对网页的要求已经是从只要展示图文就好变成了各种交互跟视觉效果都需要有着更多的体验要求。CSS为此也是不断的更新着。...除了工程问题，还有就是CSS与浏览器之间的关系也是我们不得不考虑的，虽然CSS发展的很快，但是浏览器对CSS新特性支持的进度确实非常缓慢的。...[图片来自：https://www.qed42.com/blog/building-powerful-custom-properties-CSS-houdini] 如上所示，不同的API所对应的就是浏览器不同的渲染环节...[图片来自：https://ishoudinireadyyet.com/] CSS Houdini的工作流程如下： ?...[图片来自：https://www.qed42.com/blog/building-powerful-custom-properties-CSS-houdini] 1.钩子进入渲染的进程中2.JS是这个钩子的核心

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    【时序预测】一文梳理时间序列预测——ARMA模型

    横截面数据是值在某一时间点搜集来自不同对象的数据，时间序列是一组按照时间排序的数据；横截面数据与时间序列的组合在计量经济学上构成了面板数据集。...但如果时间序列是平稳的，就可以将多个随机变量看做来自相同的总体，他们的观察值就可以看做从同一个总体中抽出的样本，这样就可以利用经典的数理统计方法进行处理[2]。...在样本数目非常大时，AIC偏向于过参数化模型，BIC加重了对过参数化模型的惩罚，而HQIC结合了两者，效果更准确。 补充4：拟合优度中常见的衡量标准有R2、均方误差等。...只有在比较有相同数目的解释变量的现行模型时才可以使用R2，由于比较模型的滞后阶数不同，不能用R2。而比较拟合模型与真实数据之间的均方误差也可以选择最优的模型。...但是矩估计只用到了p+q个样本自相关系数，即样本二阶矩的信息，时间序列的其他信息都被忽略了，导致了它是一种比较粗糙的估计方法，常用作极大似然估计和最小二乘估计的迭代计算初始值 极大似然估计的思想是样本来自使该样本出现概率最大的总体

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