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回答
Python
中
的
多元
线性
回归
(
PatsyError
:
模型
缺少
所需
的
结果
变量
)
、
、
我在
Python
语言中运行以下
回归
代码,并得到错误(
PatsyError
:
模型
缺少
必需
的
结果
变量
)。我该如何修复它?
浏览 274
提问于2016-07-26
得票数 0
1
回答
回归
模型
中
的
变量
选择
、
、
、
、
我建立了价格预测数据
模型
,使用
多元
线性
回归
,岭,拉索和弹性网络
回归
,最初我有215个
变量
。在创建
模型
之后,我运行了
python
代码来检查最终
模型
中使用了多少
变量
,这是
python
代码,用于检测岭
回归
中
变量
的
数量, print("Ridge Regression Selected " + str然后选择了212个
多元</
浏览 0
提问于2020-01-25
得票数 0
2
回答
科学学习执行“真实”
多元
回归
(多个因
变量
)吗?
、
、
、
、
我想用多个预测因子来预测多个因
变量
。如果我正确理解,原则上可以建立一系列
线性
回归
模型
,每个
模型
预测一个因
变量
,但是如果因
变量
是相关
的
,那么使用
多元
回归
就更有意义了。我想做后者,但我不知道怎么做。到目前为止,我还没有找到一个专门支持这个功能
的
Python
包。我试过scikit--学习,即使他们
的
线性
回归
模型
示例只
浏览 4
提问于2015-05-26
得票数 9
回答已采纳
2
回答
不相关自
变量
对因
变量
的
多元
回归
、
考虑到
多元
回归
(如Y ~ X1 + X2 + X3 ),当cor(X1, Y)、cor(X2, Y)和cor(X3, Y)都是0.2等小值时,您认为是否值得将
多元
回归
模型
与数据进行拟合,而且(X1, Y)、(X2, Y)和(X3, Y)
的
曲线没有(
线性
、非
线性
)不相关?总而言之, 当每个自
变量
与因
变量
(视觉上是
线性
的
和非
线性
的
)不相关时,<e
浏览 6
提问于2017-09-28
得票数 0
2
回答
改进
线性
回归
模型
的
技巧
、
、
、
我刚刚在包含7个自
变量
和1个目标
变量
的
数据集上运行了一个
线性
回归
模型
。下面是R平方和MSE值。训练集
的
均方误差: 36530921.0123有人能给我一些建议来提高这个型号
的
效率吗? 编辑:我刚刚实现了同样
的
问题,使用
线性
回归
和归一化
的
特性。我得到了以下输出:训练集
的
均方误差: 5.468490570335
浏览 0
提问于2018-04-18
得票数 3
回答已采纳
2
回答
不同
的
显着
变量
,但相同
的
调整R-平方值
、
我用3个不同
的
模型
对64个
变量
进行了
多元
线性
回归
:使用随机森林进行特征选择,然后对所选特征进行
多元
线性
回归
。逐步
线性
回归
会感
浏览 0
提问于2019-06-10
得票数 0
2
回答
如何检验整体意义?
、
我有两个
模型
:一个是简单
的
线性
回归
,另一个是
多元
线性
回归
。如何解释最适合使用
的
模型
是简单
线性
浏览 0
提问于2015-12-06
得票数 2
1
回答
如何减少
多元
线性
回归
的
变量
?
、
、
、
、
我有24个因素,这些因素已经转化为370个
变量
,然后需要在一个四因素
多元
线性
回归
模型
中
建模(需要生成一个四因素
模型
的
列表)。我还需要同样
的
方法来生成一个包含2因素和3因素
多元
线性
回归
模型
的
列表
浏览 1
提问于2019-07-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用人工神经网络
的
模型
可以被认为是多
线性
回归
模型
吗?
、
、
、
、
我
的
任务是为一个预测问题(输入参数有数字和分类
变量
的
组合)建立一个
多元
线性
回归
模型
。 如果我使用人工神经网络(ANN)来构建一个进行预测
的
模型
,这是
多元
线性
回归
模型
还是深度学习
模型
?如果我可以使用ann来构建
多元
线性
回归
模型
,我会感到困惑。
浏览 47
提问于2019-01-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python
中
的
多元
线性
回归
、
、
、
我正在寻找一个实现
多元
线性
回归
的
Python
包。 (术语说明:
多元
回归
处理有多个因
变量
的
情况,而
多元
回归
处理有一个因
变量
但有多个自
变量
的
情况。)
浏览 0
提问于2015-10-28
得票数 19
回答已采纳
1
回答
三维以上
线性
回归
模型
的
建立
、
假设我们可以使用两个以上
的
特征
变量
来训练一个
多元
线性
回归
模型
,我们怎么能想象
模型
的
几何形状呢? 让我详细说明一下。对于具有特征
变量
和响应
变量
的
线性
回归
模型
,给出了一个
线性
回归
方程(y = mx + c)和一个含有2个预测
变量
的
多元
线性
<em
浏览 0
提问于2020-08-27
得票数 2
1
回答
理解
线性
回归
的
一个假设:多重共
线性
、
、
、
多共
线性
是
多元
线性
回归
的
主要假设之一,当自
变量
之间
的
相关性过高时,
多元
共
线性
就会出现。然而,在学习
线性
回归
时,关键问题之一是在
模型
中
引入交互项来模拟交互效应,即当自
变量
对因
变量
的
影响发生变化时,取决于其他一个或多个自
变量
的
值(S)。 这两种说法不矛盾吗?如果
模型</e
浏览 0
提问于2020-08-13
得票数 1
3
回答
线性
回归
模型
、
、
我是机器学习
的
新手,我想学
的
第一个概念是
线性
回归
。我读过,要应用
线性
回归
,我需要使用
线性
模型
。从这个假设出发,我知道这是一个简单
的
线性
回归
模型
:
线性
回归
的
定义是,因
变量
y应该是参数w
的
线性
组合(但对于自
变量
x则不一定相同)。所以
浏览 0
提问于2018-06-26
得票数 2
2
回答
如何修复统计
模型
(
模型
缺少
所需
的
结果
变量
)
、
、
、
我刚刚开始在
python
中学习机器学习,我正在学习
多元
线性
回归
。在那里我了解了虚拟
变量
陷阱,它可以通过反向消除来解决,但在应用反向消除时,我得到了这个错误。(
PatsyError
:
模型
缺少
必需
的
结果
变量
)import pandas as pdimport numpy asreal_x.shape
浏览 0
提问于2019-09-12
得票数 0
1
回答
在MLR解释问题中使用百分比数据作为独立
变量
、
、
在我
的
多元
线性
回归
模型
中
,Y是因
变量
,PERCT_A,PERCT.B,PERCT_C,PERCT_D是对应于不同年龄组
的
百分比
的
自
变量
。每一行
中
这4个
变量
的
总和是100%。固定其中一个基并进行
多元
线性
回归
是正确
的
吗?我运行了
模型
,得到
的
系数是合乎逻辑
浏览 1
提问于2014-04-01
得票数 1
1
回答
Python
Logistic
回归
(
PatsyError
:
模型
缺少
必需
的
结果
变量
)
、
、
我正在运行下面的代码,并不断得到
PatsyError
:
模型
缺少
所需
的
结果
变量
。当我使用公式表示法运行它时,它是正常
的
但是,当我再次尝试使用np数组表示法时,我仍然得到错误 logit_model = sm.logit(X_tr
浏览 7
提问于2021-10-09
得票数 0
1
回答
多元
线性
回归
中
的
虚拟
变量
、
在
多元
线性
回归
模型
中
,为什么我们要比虚拟
变量
的
总数少一个虚拟
变量
? 例如,如果
模型
包含4个虚拟
变量
,我们将更新特征向量以训练
回归
模型
。x = x[:, 1:4]。
浏览 2
提问于2018-08-19
得票数 1
1
回答
多元
回归
假设
、
如果我运行一个具有六个自
变量
和因
变量
的
多元
线性
回归
模型
,是否需要满足
多元
回归
的
假设? 或者仅当我们使用最小二乘法时才适用。
浏览 8
提问于2019-03-14
得票数 1
1
回答
多元
线性
回归
中
的
p值是如何计算
的
?
、
、
、
我想知道
多元
线性
回归
中各种
变量
的
p值是如何计算
的
。我确信,在阅读几个资源时,<5%表示
变量
对于
模型
非常重要。但是,对于
多元
线性
回归
中
的
每个
变量
,p值是如何计算
的
呢?关于
多元
线性
回归
中各种
变量
的
p值是如何计算
的
,我没有找到任何
浏览 2
提问于2019-07-07
得票数 2
回答已采纳
1
回答
用
多元
线性
回归
解释预测因子
的
影响
、
、
我试图建立一个
多元
线性
回归
,主要目的是通过了解系数及其置信区间来了解各种特征对响应
的
影响。 为此,我选择
多元
线性
回归
,因为系数是直观
的
解释,从标准误差和自由度,我可以得到95%
的
置信区间
的
系数。因此,我可以知道一个预测器
的
单位增加对
结果
的
影响是什么。我可以使用更复杂
的
模型
,例如基于树
的
模型
,但
浏览 0
提问于2019-07-18
得票数 0
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