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预测三分类变量模型的ROC介绍

我们对Logistics回归很熟悉，预测变量y为二分类变量，然后对预测结果进行评估，会用到2*2 Matrix，计算灵敏度、特异度等及ROC曲线，判断模型预测准确性。...但是如果遇到y为三分类变量，那么会得到3*3 Matrix 那该选用什么指标进行评估呢？...答案：macro-average and micro-average 接下来，我们将介绍如何建立模型预测三分类变量，及对模型准确性进行评估。...1.模型构建 我们根据 iris数据集中的 Species三分类变量，建立多元回归模型，根据花的特征预测Species种类，其中我们添加xv新变量； 首先我们对 iris数据集进行拆分成 Training...哑变量设置，将我们的 testing数据集中Species分类改成哑变量 计算 macro/micro。

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    【分类战车SVM】附录：用Python做SVM模型

    分类战车SVM （附录：用Python做SVM模型） 回复“SVM”查看本《分类战车SVM》系列的内容： 第一话：开题话 第二话：线性分类 第三话：最大间隔分类器 第四话：拉格朗日对偶问题...附录：用Python做SVM模型 转载请注明来源 ---- 本集目录为： 一、简化版SMO算法 二、LIBSVM包 1.简介 2.数据格式 3.安装 4.简单的使用方法...Index是自变量的索引号，value就是自变量，举个例子就明白了： 写成LIBSVM格式就应该是： 这个过程同学们可以自己在excel中编写代码来完成，也可以使用FormatDataLibsvm.xls...>>>y,x=svm_read_problem(‘testSet.txt’) （3）训练模型 我们用数据的前50条做训练样本，后50样本作为预测样本，来看预测准确性。...首先训练模型： >>>model=svm_train( y[:50], x[:50] ) （4）预测 用训练出来的模型mode来预测： >>>svm_predict( y[50:], x

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    【分类战车SVM】附录：用Python做SVM模型

    前面6集可以在微信公众号“数说工作室”（搜不到就搜微信号“shushuojun”）中回复“SVM1”（开题话）、“SVM2”（线性分类）、“SVM3”（最大间隔分类器）、“SVM4”（拉格朗日对偶问题）...Index是自变量的索引号，value就是自变量，举个例子就明白了： 写成LIBSVM格式就应该是： 这个过程同学们可以自己在excel中编写代码来完成，也可以使用FormatDataLibsvm.xls...>>>y,x=svm_read_problem(‘testSet.txt’) （3）训练模型 我们用数据的前50条做训练样本，后50样本作为预测样本，来看预测准确性。...首先训练模型： >>>model=svm_train( y[:50], x[:50] ) （4）预测 用训练出来的模型mode来预测： >>>svm_predict( y[50:], x...三、题外话 至此，“分类战车SVM”系列就完结了，各位同学有补充、修改的可以给数说君投稿，或者其他数据分析相关的干货都可以。

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    R中进行nls模型分析

    ❞ 「nls(非线性最小二乘法)拟合指数模型」 使用nls来拟合非线性模型前需要先确定初始值，可通过将非线性模型线性化来估计参数的初始值。...# 对响应变量进行对数转换并拟合线性模型 mtcars$log_mpg <- log(mtcars$mpg) fit <- lm(log_mpg ~ wt, data = mtcars) # 显示拟合摘要获取初始参数估计...函数拟合mtcars数据集中的mpg与wt之间的指数关系，k和b为模型参数 nls_model nls(mpg ~ k * exp(b * wt), data = mtcars..., start = list(k = k_estimate, b = b_estimate)) # 打印nls模型的摘要，包括参数估计、统计显著性等信息 summary(nls_model...) # 使用nls函数拟合模型，增加了对迭代次数的控制，设置最大迭代次数为200 nlsFit nls(formula = mpg ~ k * exp(b * wt),

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    【R语言进行数据挖掘】回归分析

    ,xk都是预测变量（影响预测的因素），y是需要预测的目标变量（被预测变量）。 线性回归模型的数据来源于澳大利亚的CPI数据，选取的是2008年到2011年的季度数据。...model, GLM)是简单最小二乘回归（OLS)的扩展，响应变量（即模型的因变量）可以是正整数或分类数据，其分布为某指数分布族。...由上图可知，模型虽然也有离群点，但是大部分的数据都是落在直线上或者附近的，也就说明模型建立的比较好，能较好的拟合数据。...4、非线性回归 如果说线性模型是拟合拟合一条最靠近数据点的直线，那么非线性模型就是通过数据拟合一条曲线。在R中可以使用函数nls()建立一个非线性回归模型，具体的使用方法可以通过输入'?...nls()'查看该函数的文档。

    1.3K30

    用mT5模型微调中文分类任务示例

    用mT5模型微调中文分类任务示例 mT5模型是T5模型在多语言数据集C4上的继续训练，T5本身是比较早了，是2019年的一个模型，但是后来又有很多次不同的升级。...这样显然模型训练用的资源就会更好，部署的时候我们也只需要部署一个原版模型，只需要根据不同任务，插入不同的prompt embedding就好了。...所以我们需要： 想办法在原版模型的embedding中，加入我们的prompt embedding 训练模型保证只训练我们加入的这部分embedding，不训练其他的模型参数 分类任务的实现 我们说了我们要做中文的分类任务...，输出一个三分类的标签，0，1，2。...我们具体计算loss也只计算最后decoder输出的这三个token的概率比较，比如3的概率最大，那么就是分类0，4的大就是分类1，5的大就是分类2。

    3.2K20

    Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

    在训练阶段之后，您可以使用该模型通过估计输入最可能对应的数字来对新的手写数字图像进行分类，如下图所示：图片您可以将用于分类问题的判别模型想象成使用训练数据来学习类别之间边界的区块。...第7、10和13行：在第一个、第二个和第三个隐藏层之后，您使用dropout来避免过拟合。最后，您使用.forward()来描述如何计算模型的输出。这里，x表示模型的输入，它是一个二维张量。...第3行将变量loss_function赋值为二进制交叉熵函数BCELoss()，这是您将用于训练模型的损失函数。二进制交叉熵函数是训练判别器的适用损失函数，因为它考虑了二元分类任务。...* * *图片最受欢迎的见解1.R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归2.r语言实现拟合神经网络预测和结果可视化3.python用遗传算法-神经网络-模糊逻辑控制算法对乐透分析4.R语言结合新冠疫情...（LSTM）神经网络对文本数据进行分类7.用于NLP的seq2seq模型实例用Keras实现神经机器翻译8.R语言用FNN-LSTM假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测9.Python

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    Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

    而生成对抗网络属于一类不同的模型，被称为生成模型。 在训练过程中，您会使用一个算法来调整模型的参数。目标是通过最小化损失函数使模型学习到给定输入的输出的概率分布。...在训练阶段之后，您可以使用该模型通过估计输入最可能对应的数字来对新的手写数字图像进行分类，如下图所示： 您可以将用于分类问题的判别模型想象成使用训练数据来学习类别之间边界的区块。...第7、10和13行：在第一个、第二个和第三个隐藏层之后，您使用dropout来避免过拟合。 最后，您使用.forward()来描述如何计算模型的输出。这里，x表示模型的输入，它是一个二维张量。...第3行将变量loss_function赋值为二进制交叉熵函数BCELoss()，这是您将用于训练模型的损失函数。 二进制交叉熵函数是训练判别器的适用损失函数，因为它考虑了二元分类任务。...第28到30行： 使用分类系统的输出output_discriminator_generated和标签real_samples_labels计算损失函数，这些标签都等于1。

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    R语言非线性混合效应 NLME模型(固定效应&随机效应)对抗哮喘药物茶碱动力学研究

    将非线性模型拟合到数据 将非线性模型拟合到单个患者 让我们考虑本研究的第一个主题（id=1） the.dat.dta$id==1 ,c("tme)\] plot(data=teo1 我们可能想为这个数据拟合一个.../V/(a-k)\*(exp(-e\*t)-exp(-k\*t)) 然后我们可以使用该 nls 函数将此（非线性）模型拟合到数据 nls(neatin ~p.me1(psi, time)) coef(km1...与其将这个 PK 模型拟合到单个患者，我们可能希望将相同的模型拟合到所有患者： 其中（yij,1≤j≤ni）是受试者i的ni PK测量值。...在该模型中，ψ 的最小二乘估计定义为 让我们将该nls 函数与来自 12 个受试者的合并数据一起使用 。...然后我们可以用两个等效表示来编写模型： Model( ero.dl="exp") 单个参数的变换 显然，并非所有分布都是高斯分布。首先，正态分布有支持度R，与许多在精确区间取值的参数不同。

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    非线性回归nls探索分析河流阶段性流量数据和评级曲线、流量预测可视化

    通常，使用日降雨量数据将回归模型拟合到测量的流量数据： 其中 Qi是第 i 天的预测排放量，β 是第 j 个变量的系数，x 是第 i 天的预测变量值。假设误差项 ϵi 正态分布在均值零附近。...如果预测变量和因变量之间的关系预期为非线性多项式，则可以包括项。然而，称为广义加性模型的线性回归的扩展允许将这些非线性项相对容易地拟合到数据中。...对于广义加性模型，因变量取决于应用于每个预测变量的平滑函数的总和。此外，广义加性模型可以拟合具有非正态分布的误差分布的因变量。...然而，与线性或多元线性回归相比，广义加性模型由于缺乏单一模型系数而更难以解释。因此，每个单独的平滑函数对因变量均值的影响通常以图形方式传达。 方法 数据采集 数据来源于水位数据记录器。...nls_multstart 将使用多个 ##起始参数和模型选择查找 ##全局最小值 stlower stupper ##适合nls rcnls(jorm, suors

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    非线性混合效应 NLME模型对抗哮喘药物茶碱动力学研究|附代码数据

    将非线性模型拟合到数据 将非线性模型拟合到单个患者 让我们考虑本研究的第一个主题（id=1）  the.dat.dta$id==1 ,c("tme)] plot(data=teo1  我们可能想为这个数据拟合一个.../V/(a-k)*(exp(-e*t)-exp(-k*t)) 然后我们可以使用该 nls 函数将此（非线性）模型拟合到数据 nls(neatin ~p.me1(psi, time)) coef(km1...在该模型中，ψ 的最小二乘估计定义为 让我们将该nls 函数与来自 12 个受试者的合并数据一起使用 。  ...对茶碱数据拟合 NLME 模型 让我们看看如何将我们的模型拟合到茶碱数据。 我们首先需要定义应该使用数据文件的哪一列以及它们的作用。...然后我们可以用两个等效表示来编写模型： Model( ero.dl="exp") 单个参数的变换 显然，并非所有分布都是高斯分布。首先，正态分布有支持度R，与许多在精确区间取值的参数不同。

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    非线性混合效应 NLME模型对抗哮喘药物茶碱动力学研究|附代码数据

    将非线性模型拟合到数据 将非线性模型拟合到单个患者 让我们考虑本研究的第一个主题（id=1）  the.dat.dta$id==1 ,c("tme)\] plot(data=teo1  我们可能想为这个数据拟合一个...a/V/(a-k)\*(exp(-e\*t)-exp(-k\*t)) 然后我们可以使用该 nls 函数将此（非线性）模型拟合到数据 nls(neatin ~p.me1(psi, time)) coef(...在该模型中，ψ 的最小二乘估计定义为 让我们将该nls 函数与来自 12 个受试者的合并数据一起使用 。  ...对茶碱数据拟合 NLME 模型 让我们看看如何将我们的模型拟合到茶碱数据。 我们首先需要定义应该使用数据文件的哪一列以及它们的作用。...然后我们可以用两个等效表示来编写模型： Model( ero.dl="exp") 单个参数的变换 显然，并非所有分布都是高斯分布。首先，正态分布有支持度R，与许多在精确区间取值的参数不同。

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    非线性混合效应 NLME模型对抗哮喘药物茶碱动力学研究

    将非线性模型拟合到数据 将非线性模型拟合到单个患者 让我们考虑本研究的第一个主题（id=1） the.dat.dta$id==1 ,c("tme)\] plot(data=teo1 我们可能想为这个数据拟合一个...a/V/(a-k)\*(exp(-e\*t)-exp(-k\*t)) 然后我们可以使用该 nls 函数将此（非线性）模型拟合到数据 nls(neatin ~p.me1(psi, time)) coef(...在该模型中，ψ 的最小二乘估计定义为 让我们将该nls 函数与来自 12 个受试者的合并数据一起使用 。...对茶碱数据拟合 NLME 模型 让我们看看如何将我们的模型拟合到茶碱数据。 我们首先需要定义应该使用数据文件的哪一列以及它们的作用。...然后我们可以用两个等效表示来编写模型： Model( ero.dl="exp") 单个参数的变换 显然，并非所有分布都是高斯分布。首先，正态分布有支持度R，与许多在精确区间取值的参数不同。

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    非线性混合效应 NLME模型对抗哮喘药物茶碱动力学研究|附代码数据

    将非线性模型拟合到数据 将非线性模型拟合到单个患者 让我们考虑本研究的第一个主题（id=1）  the.dat.dta$id==1 ,c("tme)] plot(data=teo1  我们可能想为这个数据拟合一个.../V/(a-k)*(exp(-e*t)-exp(-k*t)) 然后我们可以使用该 nls 函数将此（非线性）模型拟合到数据 nls(neatin ~p.me1(psi, time)) coef(km1)...在该模型中，ψ 的最小二乘估计定义为 让我们将该nls 函数与来自 12 个受试者的合并数据一起使用 。  ...对茶碱数据拟合 NLME 模型 让我们看看如何将我们的模型拟合到茶碱数据。 我们首先需要定义应该使用数据文件的哪一列以及它们的作用。...然后我们可以用两个等效表示来编写模型： Model( ero.dl="exp") 单个参数的变换 显然，并非所有分布都是高斯分布。首先，正态分布有支持度R，与许多在精确区间取值的参数不同。

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    R语言非线性方程数值分析生物降解、植物生长数据：多项式、渐近回归、米氏方程、逻辑曲线、Gompertz、Weibull曲线

    因此，使用包含R函数非常方便，这可以极大地简化拟合过程。 让我们加载必要的包。 library(nlme) 曲线形状 曲线可以根据其形状进行简单分类，这对于选择正确的曲线来研究过程非常有帮助。...虽然这不是高效的方法，但在某些情况下，我发现自己需要使用 'nls()' 或 'drm()' 函数进行多项式拟合。 凹/凸曲线 让我们进入非线性领域。...{r} res <- rnorm(8, 0, 0.1) Y <- Ye + res # nls拟合 mol nls(Y ~ SSien(X, a, b)) summary(model)...{r} competition$YL <- (Ywf - competition$Yield) / Ywf * 100 # nls拟合 summary(model) {r} # drm拟合...因此，通常更倾向于使用独立变量 X 被限制为正的函数。所有上述描述的 S 型曲线都可以基于 X 的对数进行，这样我们可以得到更现实的模型。

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