开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

系列错误:poisson(link= "log")：NA/NaN参数

系列错误:poisson(link= "log")：NA/NaN参数是一个错误信息，它指示在使用泊松回归模型时，指定的链接函数为"log"时出现了NA或NaN参数。泊松回归是一种广义线性模型，常用于计数数据的建模和预测。

在泊松回归中，链接函数用于将线性预测转换为非负的计数响应变量。常见的链接函数包括"log"、"identity"、"logit"等。在这个错误信息中，指定的链接函数为"log"，但是出现了NA或NaN参数，即参数中存在缺失值或非数值。

解决这个错误的方法通常有以下几种：

检查数据：首先，需要检查输入的数据是否包含缺失值或非数值。可以使用函数如is.na()或is.nan()来检查数据中是否存在这些问题，并对其进行处理，例如删除缺失值或进行适当的数据清洗。
数据转换：如果数据中存在缺失值或非数值，可以考虑对数据进行转换或填充。例如，可以使用均值、中位数或其他合适的方法来填充缺失值，或者使用插值方法来填充缺失的数值。
模型选择：如果数据中存在大量的缺失值或非数值，可能需要重新考虑使用泊松回归模型的适用性。可以尝试其他适合处理缺失值或非数值的模型，如负二项回归模型或零膨胀模型。
调整参数：如果数据中只有少量的缺失值或非数值，可以尝试调整模型的参数，如设置适当的正则化参数或调整链接函数的选择。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云计算服务：https://cloud.tencent.com/product
腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云移动开发：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
腾讯云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/mu

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【数据分析 R语言实战】学习笔记第九章（下）岭回归及R实现广义线性模型

其中，formula是回归模型公式表达形式，形如response~predictors; data指定数据的数据框;当只需要data 的一个子集参与计算时，用参数subset来设置;na.action表示遇到缺失值时应采取的行为...其中，formula为拟合公式，与函数lm()中的参数formula用法相同;最重要的参数是family, 用于指定分布族，包括正态分布(gaussian)、二项分布(binomial)、泊松分布(poisson...(link=logit);data指定数据集;offset指定线性函数的常数部分，通常反映已知信息;control用于对待估参数的范围进行设置。...(dat$n) #风险暴露数取对数 > dat.glm=glm(y~type+gender,offset=logn,data=dat,family=poisson(link=log))#offset风险单位数事先已知...> summary(dat.glm) #glm的输出结果 Call: glm(formula = y ~ type + gender, family = poisson(link = log),

9.3K2 0

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。...Error: no valid set of coefficients has been found: please supply starting values 尝试了所有可能的方法，但是无法解决该错误消息...， > reg=glm(nonsin~ageconducteur+offset(exposition),+ data=sinistresI,family=binomial(link="log"),+ control...glm.control(epsilon=1e-5,trace=TRUE,maxit=50),+ start=startglm,+ etastart=etaglm,mustart=muglm)Deviance = NaN...=binomial(link="log")) 预测 > exp(coefficients(regreff))(Intercept) 0.06776376 可与逻辑回归比较， > 1-exp(param

1.2K2 0

R语言中GLM(广义线性模型)，非线性和异方差可视化分析

该模型可以在下面看到， C=trans3d(c(x,x),c(y,rev(y)),c(z,z0),mat)polygon(C,border=NA,col="light blue",density=40)...另一方面，如果我们假设泊松回归， poisson.reg = glm(dist~speed,data=cars,family=poisson(link="log")) 我们有这样的结果有两件事同时发生了变化...：我们的模型不再是线性的，而是指数的，并且方差也随着解释变量的增加而增加，因为有了泊松回归，如果改编前面的代码，我们得到问题是，当我们从线性模型引入Poisson回归时，我们改变了两件事。...或者我们可以在Poisson回归中更改链接函数，以获得线性模型，但异方差因此，这基本上就是GLM的目的。

1K2 0

R语言中GLM(广义线性模型)，非线性和异方差可视化分析

该模型可以在下面看到， C=trans3d(c(x,x),c(y,rev(y)),c(z,z0),mat) polygon(C,border=NA,col="light blue",density=40...另一方面，如果我们假设泊松回归， poisson.reg = glm(dist~speed,data=cars,family=poisson(link="log")) 我们有这样的结果 ?...问题是，当我们从线性模型引入Poisson回归时，我们改变了两件事。因此，让我们看看当我们分别更改两个成分时会发生什么。...或者我们可以在Poisson回归中更改链接函数，以获得线性模型 ?

1.2K1 0

R语言泊松Poisson回归模型预测人口死亡率和期望寿命

QF[QF==0]=NAQH[QH==0]=NA 必须进行一些修改以避免出现零值的问题，因为（i）我们求出比率（ii）然后我们对数化）。我们可以可视化为x和t的函数。...为了估计参数A，B和K，我们尝试使用二项式模型。B（Ex，t，qx，t），这是人寿保险的基本模型。这里Dx，t〜B（Ex，t，exp [ Ax + Bx⋅Kt]）。...我们在这里用到了Poisson回归，其解释变量为年龄x，年t和暴露量为偏移变量。唯一的问题是它不是线性回归。...gnm( DH ~ offset(log(EH) + as.factor(age) +Multas.factor(age,as.factor(annee),family = poisson(link=...然后，我们可以根据过去的数据建立一系列预测，q ^ x，t = exp [A ^ x + B ^ x K ^ t]，以及未来数据q〜x，t = exp [A ^ x + B ^ x K〜t]。

1.2K2 0

理解回归分析--机器学习与R语言实战笔记（第四章）

数据集上研究线性回归案例 library(car) str(SLID) # 'data.frame': 7425 obs. of 5 variables: # $ wages : num 10.6 11 NA...17.8 NA ... # $ education: num 15 13.2 16 14 8 16 12 14.5 15 10 ... # $ age : int 40 19 49 46...参数的设置。...GAM是一般线性模型的半参数扩展，更适合处理那些非独立变量与独立变量之间存在复杂非线性关系的情况。...设计用于最大化来自不同分布的非独立变量y的预测能力，评估预测变量的非参数函数。

9631 0

字符串方法整理

如果start或end为NaN或者为负数，那么将其替换为0。 ...，返回一个将初始字符串重复指定次数的新字符串参数如果是小数，会被取整(向下取整，等同floor) console.log('na'.repeat(2.9)); // "nana" 如果repeat的参数是负数或者...RangeError: Invalid count value console.log('na'.repeat(-1)); 如果参数是0到-1之间的小数，则等同于0，这是因为会先进行取整运算。...0到-1之间的小数，取整以后等于-0，repeat视同为0 console.log('na'.repeat(-0.9)); // "" 参数NaN等同于0 console.log('na'.repeat...(NaN)); // "" 如果repeat的参数是字符串，则会先转换成数字 console.log('na'.repeat('na')); // "" console.log('na'.repeat(

6223 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十四）

.: "id": state.poisson(1000, size=n), ...: "x": state.rand(n) * 2 - 1, ...: "y...这个工作流程的峰值内存使用量是最大块的内存，再加上一个小系列存储到目前为止的唯一值计数。只要每个单独的文件都适合内存，这将适用于任意大小的数据集。...此工作流的峰值内存使用量是最大的单个块，再加上一个小系列，用于存储到目前为止的唯一值计数。只要每个单独的文件都适合内存，这将适用于任意大小的数据集。...此问题的常见症状是错误，例如： Traceback ......这个问题的常见症状是出现错误，如： Traceback ...

3930 0

weekly kaggle 练习题解读(House Prices)

... 0 NaN NaN NaN 0 5 2007 WD Normal 181500 2 3 60 RL 68.0 11250 Pave NaN IR1 Lvl AllPub ... 0 NaN NaN...NaN 0 9 2008 WD Normal 223500 3 4 70 RL 60.0 9550 Pave NaN IR1 Lvl AllPub ... 0 NaN NaN NaN 0 2 2006...WD Abnorml 140000 4 5 60 RL 84.0 14260 Pave NaN IR1 Lvl AllPub ... 0 NaN NaN NaN 0 12 2008 WD Normal...，比如有些调查男表示1，女表示0，在这种情况下，如果我们直接通过dataframe类型判断会导致错误，我们要根据实际情况做转换 #MSSubClass=The building class data['...Box-Cox变换的主要特点是引入一个参数，通过数据本身估计该参数进而确定应采取的数据变换形式 # 计算数值型变量的偏态 skewed_features = data[numerical_features

1K1 1

weekly kaggle 练习题解读(House Prices)

... 0 NaN NaN NaN 0 5 2007 WD Normal 181500 2 3 60 RL 68.0 11250 Pave NaN IR1 Lvl AllPub ... 0 NaN NaN...NaN 0 9 2008 WD Normal 223500 3 4 70 RL 60.0 9550 Pave NaN IR1 Lvl AllPub ... 0 NaN NaN NaN 0 2 2006...WD Abnorml 140000 4 5 60 RL 84.0 14260 Pave NaN IR1 Lvl AllPub ... 0 NaN NaN NaN 0 12 2008 WD Normal...，比如有些调查男表示1，女表示0，在这种情况下，如果我们直接通过dataframe类型判断会导致错误，我们要根据实际情况做转换 #MSSubClass=The building class data['...Box-Cox变换的主要特点是引入一个参数，通过数据本身估计该参数进而确定应采取的数据变换形式 # 计算数值型变量的偏态 skewed_features = data[numerical_features

1.1K1 0

R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(4)——logistic回归

对于分类数据对象，我们需要引入广义线性回归方法，比如logistic回归和poisson回归模型。这里我们介绍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...:一个向量，指定数据中需要包含在模型中的观测值; Na.ction:一个函数，指定当数据中存在缺失值时的处理办法，用法与Im中的一致; Start:一个数值型向量，用于指定现行预测器中参数的初始值; Etastart...,family=binomial(link='logit'),data=iris) > summary(log1) Call: glm(formula = Species ~ ., family =...下面基于前面介绍的AIC准则（R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(3)——变量的选择）进行逐步回归： > log2<-step(log1) Start: AIC=21.9 Species ~

13.5K4 2

R语言生存分析数据分析可视化案例|附代码数据

估计量的图形表示（基于使用KM的生存曲线）----参数估算我们将考虑三种常见的选择：指数，Weibull和log-logistic模型。 ...我们将介绍两种不同的广泛模型：半参数（即比例风险）和参数模型。CoxPH模型在我们的例子中，我们将考虑将死亡时间建模为性别，年龄和肿瘤阶段的函数。...通过将参数提供fn给summary或plot方法，可以汇总或绘制拟合模型的参数的任何函数。.... cox.97.5. poisson.exp.Est.. poisson.2.5. poisson.97.5.sexMale 1.3284 0.9763 1.8074...-0.365 0.7149relevel(sex, 2)Female:strata(tgroup)tgroup=2 NA NA 0.00000 NA

1.6K1 1

收藏|Pandas缺失值处理看这一篇就够了！

多重插补弥补贝叶斯估计的不足之处：贝叶斯估计以极大似然的方法估计，极大似然的方法要求模型的形式必须准确，如果参数形式不正确，将得到错误得结论，即先验分布将影响后验分布的准确性。...贝叶斯估计仅要求知道未知参数的先验分布，没有利用与参数的关系。而多重插补对参数的联合分布作出了估计，利用了参数间的相互关系。..." * pd.NA pd.NA == pd.NA pd.NA < 2.5 np.log(pd.NA) np.add(pd.NA, 1) convert_dtypes...dropna方法 1、axis参数 df_d = pd.DataFrame({'A':[np.nan,np.nan,np.nan],'B':[np.nan,3,2],'C':[3,2,1]}) df_d...interpolate中的限制参数 1、limit表示最多插入多少个 s = pd.Series([1,np.nan,np.nan,np.nan,5]) s.interpolate(limit=2)

3.7K4 1

数据分析之Pandas缺失数据处理

多重插补弥补贝叶斯估计的不足之处：贝叶斯估计以极大似然的方法估计，极大似然的方法要求模型的形式必须准确，如果参数形式不正确，将得到错误得结论，即先验分布将影响后验分布的准确性。...贝叶斯估计仅要求知道未知参数的先验分布，没有利用与参数的关系。而多重插补对参数的联合分布作出了估计，利用了参数间的相互关系。..." * pd.NA pd.NA == pd.NA pd.NA < 2.5 np.log(pd.NA) np.add(pd.NA, 1) convert_dtypes...dropna方法 1、axis参数 df_d = pd.DataFrame({'A':[np.nan,np.nan,np.nan],'B':[np.nan,3,2],'C':[3,2,1]}) df_d...interpolate中的限制参数 1、limit表示最多插入多少个 s = pd.Series([1,np.nan,np.nan,np.nan,5]) s.interpolate(limit=2)

1.7K2 0

策略代码拆解6-TP TL

[1]) nShorts := nz(nShorts[1]) ---- 官方文档解释 nz 以系列中的零(或指定数)替换NaN值。...参数 source (series int/float/bool/color) 待执行的系列值。...replacement (series int/float/bool/color) 将替换“source”系列中的所有“na”值的值。 na 表示“不可用”的关键字，表示变量没有赋值。...参数'limit'的优先级高于参数'profit'的优先级(若值非'NaN'，则'limit'取代'profit')。默认值为“NaN”。...参数'止损'的优先级高于参数'损失'的优先级(若值非'NaN'，则'止损'代替'损失')。默认值为“NaN”。 trail_price (series int/float) 可选参数。

5081 0

广义线性模型（GLM）及其应用

这是概率分布及其正则联系函数（Canonical Link function）的列表。...link function也被翻译为连接函数，这里觉得联系函数更为贴切所以还是翻译为联系函数线性回归线性回归用于通过解释变量 X 的线性组合来预测连续变量 y 的值。...它只有一个参数代表分布的均值和标准差。这意味着平均值越大，标准差越大。如果我们将泊松回归应用于数据。结果应该是这样的。...预测曲线是指数的，因为对数联系函数（ log link function）的反函数是指数函数。由此也可以清楚地看出，由线性预测器计算的泊松回归参数保证为正。...= sm.GLM(endog, exog, family=sm.families.Poisson(link=sm.families.links.log())) res = mod.fit() display

8171 0

heatmap由于有太多NA无法聚类原因和解决方法

有的时候数据中有NA，可以聚类出来，但是有的时候就会报一个这样的错误： “Error in hclustfun(distfun(x)) : NA/NaN/Inf in foreign function...call (arg 11)” 为什么会有这个错误，要从heatmap函数调用的计算距离的方法dist()和聚类方法hclust()说起。...)] = NaN Colors=rev(brewer.pal(11,"Spectral")) heatmap.2( mat, col = Colors, trace = "none...dist2 这时候去做heatmap，报错，hclust不能聚类： Error in hclustfun(distr) : 外接函数调用时不能有NA/NaN/Inf(arg11) 这个的可以通过修改distfun...参数来解决，从默认的hclust改成我们自己定义的距离，把计算出来NA的距离换掉，比如可以这样： dist_no_na <- function(mat) { edist <- dist(mat)

3.9K3 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十六）

大多数 ufunc 与NA一起工作，并通常返回NA： In [46]: np.log(pd.NA) Out[46]: In [47]: np.add(pd.NA, 1) Out[47]: <...大多数 ufuncs 与NA一起工作，并通常返回NA： In [46]: np.log(pd.NA) Out[46]: In [47]: np.add(pd.NA, 1) Out[47]:...大多数通用函数与NA一起工作，并通常返回NA： In [46]: np.log(pd.NA) Out[46]: In [47]: np.add(pd.NA, 1) Out[47]: ...limit`关键字参数，以限制自上次有效观察以来填充的连续`NaN`值的数量。...3 3 placeholder d 所有的正则表达式示例也可以作为to_replace参数传递给regex参数。

2891 0

数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

loops, best of 3: 3.06 ms per loop ''' 在数组中使用 Python 对象也意味着，如果你在一个带有None值的数组中执行sum()或min()之类的聚合，你通常会得到错误...无论操作如何，NaN的算术结果都是另一个NaN： 1 + np.nan # nan 0 * np.nan # nan 请注意，这意味着值的聚合是定义良好的（即，它们不会导致错误），但并不总是有用...下表列出了引入 NA 值时 Pandas 中的向上转换惯例：类型储存 NA 时的惯例 NA 标记值 floating 不变 np.nan object 不变 None或np.nan integer...这可以通过how或thresh参数来指定，这些参数能够精确控制允许通过的空值数量。默认值是how ='any'，这样任何包含空值的行或列（取决于axis关键字）都将被删除。...参数允许你为要保留的行/列指定最小数量的非空值： df.dropna(axis='rows', thresh=3) 0 1 2 3 1 2.0 3.0 5 NaN 这里删除了第一行和最后一行，因为它们只包含两个非空值

4K2 0

广义线性模型（GLM）及其应用

这是概率分布及其正则联系函数（Canonical Link function）的列表。...link function也被翻译为连接函数，这里觉得联系函数更为贴切所以还是翻译为联系函数。线性回归线性回归用于通过解释变量 X 的线性组合来预测连续变量 y 的值。...它只有一个参数代表分布的均值和标准差。这意味着平均值越大，标准差越大。如果我们将泊松回归应用于数据。结果应该是这样的。...预测曲线是指数的，因为对数联系函数（ log link function）的反函数是指数函数。由此也可以清楚地看出，由线性预测器计算的泊松回归参数保证为正。...(endog, exog, family=sm.families.Poisson(link=sm.families.links.log())) res = mod.fit() display(res.summary

1.5K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭