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我是R的初学者，所以我想寻求一些帮助。 我正在尝试使用for循环来迭代我估算的拟合模型，以便在合并模型并随后计算模型的R平方时增加一些效率。select the model with highest rsquared
pool.r.squared(fits_mod2)[1] - pool.r.squared(fits_mod1)[1] 我的意图是让每个“fits_model”的“poolFit”在
浏览 28提问于2020-03-31得票数 1
我使用pairs获取数据的成对图。我对数据拟合了一个模型，为了检验模型对数据的拟合程度，我从拟合模型中进行了模拟。然后，我想把数据的真实图和拟合模型中的模拟数据合并成一对图。我试过这个：point(simdata)
我想要类似的，但与配对<
浏览 3提问于2017-12-10得票数 2
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在ConvNets中，池用于缩小输入量，减少参数，提高计算效率，并可能有助于过度拟合。
但是，汇集能增加CNN模型的准确性吗？我想这可能会发生，如果你的CNN是过度的，而池是不使用的，而引入池防止过度，这可能导致更好的准确性性能测试。但是，如果过度拟合并不是一个问题，首先，你应用了池，它是否有可能提高准确性的结果池？我看不出这种情况是如何发生的，因为池实际上是在进行低阶计算，所以您的</em
浏览 0提问于2019-01-24得票数 3
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glm用于计算保险的保费价格。通常使用两个单独的glm来完成此任务。一个用于索赔频率，另一个用于索赔严重性。为了得到最终的价格，我必须根据分类将两个模型的系数估计值相乘。如果两个模型都有相同的自变量和相同的水平，那么问题就微不足道了。我可以将这两个函数的拟合值相乘，就完成了。当这些因素具有不同的级别时，问题就出现了，这是合并它们
浏览 3提问于2014-08-01得票数 0
我正在处理时间序列数据集，其中我有两个不同的案例。一种是我的序列大小相同，另一种是序列长度不同。当我有相同的长度序列，我可以合并所有的数据集，然后拟合模型一次。但是对于不同的长度序列，我想知道keras model.fit的行为会有多大的不同？如果模型一个接一个地用顺序的size=length和来拟合不同长度的序列，如果模型一次拟合</e
浏览 4提问于2021-08-12得票数 0
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这是一个与有经验的人更公开的问题。我正在为胸部X光做多等级的多标签分类。我想知道，在继续前进和对培训管道进行重大改变之前，减少课程数量可以提高剩余课程的性能。目前，大约有50个类的AUC性能变化在0.7和<~ .99之间。最后的输出是一些调整的乙状结肠和损失函数是基于交叉熵，因为它的多类多标签。然而，并不是所有的50个课程都同样重要。但我也在考虑放弃或合并一些类。因此，我的问题是：
是否有人通过合并或删除一些类
浏览 0提问于2020-07-06得票数 4
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在这里，我首先将其拟合并转换为结构化格式(例如，通过在sklearn中使用TFIDF )，然后我将结果保存在S3桶中，并将其用于训练我的pytorch模型，并在我的入口点为其编写了代码。如果我们注意到，在上述过程结束时，我有两个模型。滑雪板TFIDF模型
因此，每当我需要预测一个新的文本数据时，我需要使用我在培训期间创建的TFIDF模型分别处理(转换)文本数据。如
浏览 0提问于2019-09-03得票数 0
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我想知道你采取了哪些步骤来决定解冻模型的那一部分。你做过多次实验吗？由于GPU的使用是昂贵的，你必须有一些指导方针。注意:我知道数据集大小、数据集与原始数据集之间的关系以及这对我们是否训练更多层有多大的影响。然而，是否有一个经验规则涉及到模型的深度，以获得近似层？例如:尝试从169层开始解冻模型，或者从70-100层开始。
一个人需要多少才能了解预培训模型的具体情况？我可以在不知道体系结构的
浏览 0提问于2020-01-07得票数 3
在nlme包中，有两个函数用于拟合线性模型(lme和gls)。更新:增加了赏金。有兴趣了解在拟合过程中的差异，以及理性。
浏览 110提问于2009-09-08得票数 22
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我的目标是最终能够创建一个循环，该循环可以使用单独的数据create中指定的不同公式，也可以使用模型的dataframe中的列中指定的多个混合二项逻辑回归模型。我将df1 (模型的数据)和df2 (模型的公式
浏览 3提问于2022-11-26得票数 0
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特征标准化-多层感知器
、、、
对于多层感知器学习过程之前的特征标准化，我有严重的疑问。from sklearn.preprocessing import StandardScaler # Don'
浏览 0提问于2017-11-15得票数 0
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我希望测试齐次托马斯聚类过程的适合性，理想情况下使用diagnose.ppm和qqplot.ppm这样的残差图。由于适合Thomas集群进程的最直接的方法是使用kppm，因此我不能使用上面的函数。
浏览 1提问于2013-03-21得票数 0
我想循环一个长格式的 data_all_long，它具有由stockID标识的元组。使用unique()，我将所有不同的I存储在数据框架“uniqueID”中。"Numberofrows“是包含上述时间序列元组的列表的长度。
理想情况下，tmp变量应该临时将一个特定ID的所有数据存储在长列表中，以计算一个特定ID的回归，并将其存储到一个向量中。总的结果应该是一个包含不同ID的所有回归系数的
浏览 1提问于2020-03-08得票数 0
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我正在使用glmnet训练逻辑回归模型，然后尝试获得具有特定lambda的系数。我在这里使用了一个简单的例子：coef(fit, s =c(0.05,0.01))
我检查了fit$lambda的值，但在fit$lambda中找不到具体的值0.05或0.01。那么coef如何返回lambda不在fit$lambda向量中<em
浏览 1提问于2017-01-23得票数 0
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检查过拟合
、、、、
我希望确保我的模型不会过度拟合。我使用交叉验证检查了过拟合。所有折叠的结果都是close.But的，同时我检查了训练和测试预测。测试大小为0.25。而且训练和测试预测是如此不同。这表明我的模型过拟合了。我应该相信哪个结果？交叉验证或测试/训练prediction.Is我的模型过拟合？
注意:我使用的是python。Sklearn用于交叉
浏览 0提问于2020-03-10得票数 0
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我第一次测试决策树，我的算法的性能得到了满分。这没有意义，因为我使用的数据集是一组不同变量的AAPL股票价格，显然算法无法完美检测到这些变量。05,10584.5595703125,10584.5595703125,10522.51953125,10572.01953125,10572.01953125,188540000
我认为它可能不起作用的原因是因为我基本上只是在训练模型时输入答案，而当我尝试给模型评分时，它只是在反胃。我可以在代码的顶部对df进
浏览 17提问于2021-03-02得票数 1
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“黄土”是在R 'stats‘包中实现的，'locfit’在'locfit‘包中实现。它们都是使用局部回归的非参数回归方法。两种方法有什么区别？
浏览 3提问于2014-09-30得票数 2
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我有两个变量，x和y，每个变量都有一个与每个点相关的x和y的误差。我试着在R中拟合一个线性回归模型，它考虑了两个变量的误差。我看到您可以使用lm()中的权重来根据误差对回归进行加权，但据我所知，这只能将误差合并到一个变量上。有没有办法拟合一个考虑了这两个变量的误差的线性模型？
浏览 37提问于2020-03-24得票数 1
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我是拟合100个线性和100个二次模型与相同的综合数据与一个for循环。
输入for循环，得到适合值，如果ith迭代来自随机数集，那么将该模型保存在容器中。退出for循环，在真正的</em
浏览 4提问于2013-11-10得票数 0
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我们可以使用度量统计模型的拟合优度，这说明了拟合的优度和用于创建模型的参数的数量。AIC包括计算该模型(L)的似然函数的最大值。如何计算L，给定分类模型的预测结果，表示为混淆矩阵？
浏览 7提问于2009-02-25得票数 0
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