R多重回归预测输出的值比测试集中包含的值多
R多重回归是一种统计分析方法，用于建立一个包含多个自变量的线性回归模型，以预测因变量的值。它通过对多个自变量与因变量之间的关系进行建模，可以用于预测输出的值。
在多重回归中，自变量可以是各种特征或属性，如前端开发、后端开发、软件测试、数据库、服务器运维、云原生、网络通信、网络安全、音视频、多媒体处理、人工智能、物联网、移动开发、存储、区块链、元宇宙等专业知识。这些自变量可以用来解释因变量的变化，并且可以根据它们的权重来预测输出的值。
多重回归的优势在于它可以考虑多个自变量之间的相互作用，从而更准确地预测输出的值。它可以帮助我们理解各个自变量对因变量的贡献程度，并且可以用来进行因变量的预测和分析。
在云计算领域，多重回归可以应用于各种场景。例如，在云原生开发中，可以使用多重回归来预测应用程序的性能指标，如响应时间和吞吐量。在网络安全领域，可以使用多重回归来预测网络攻击的概率或检测异常行为。在人工智能和物联网领域，可以使用多重回归来预测传感器数据的趋势和变化。
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1回答
我正在尝试训练和测试某个数据集中的线性回归模型。40.75589 N测试集包含625134个观察值lm2 <- predict(lm1, data = Taxitest)
我得到了1458644个观察<
浏览 5提问于2017-08-06得票数 1
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我想从使用lm函数和没有lm函数的预测函数的多重回归中创建一列预测值，删除其中不存在使用lm函数构建多重回归的数据的行。这样的数据将在数据集中被编码为NA。我现在不能让它在R中工作。我可以让它在SPSS中工作，因为没有完整数据的预测值会显示为#NULL！在给定的单元格中。
在
浏览 0提问于2020-02-13得票数 0
1回答
我一直在使用R平方(决定系数)和平均绝对百分比误差来查看回归模型得出的真实输出值(标量)和预测输出值(也是标量)之间的差异。现在，我想看看回归的输出(向量)是如何以直观的方式接近我的真实输出(向量)的。MSE用于回归模型的训练，但很难判断您的</em
浏览 1提问于2018-11-04得票数 1
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我将整个数据集分成两部分:一部分用于训练，另一部分用于测试。
训练数据集包含70个观察值，测试数据集包含14个观察值。我的模型有1个数字因变量和5个数字自变量。我使用我的训练数据集运行多重回归，每次运行回归代码时，训练数据集中调整后的R2的值不是恒定的，而是不断变化的。它<e
浏览 2提问于2014-10-10得票数 0
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当你做多元线性回归时，你会得到多重R平方，如下所示：
我的问题是，如果我可以得到每个自变量的R平方，而不需要对每个预测变量进行回归。
浏览 43提问于2021-02-18得票数 0
对于一个二项式回归/分类问题，我使用glmnet在具有大约200个预测器和100个样本的训练集上构建了一个预测模型。
我选择了给我最大AUC的最佳模型(16个预测值)。我有一个独立的测试集，其中只有那些变量(16个预测值)，它们进入了训练集中的最终模型。有没有办法将基于训练集中最优模型的predict.glmnet用于
浏览 1提问于2013-08-25得票数 4
我正在用python做一个机器学习系统模块的练习，它使用汽车的数据集(气缸，年份，消耗.)并要求建立一个模型，作为预测汽油消耗量的变量。因为它有三个分类变量，所以我已经生成了假人。📷from sklearn.linear_model import LinearRegression
VIF>5是一个很高的</e
浏览 0提问于2019-06-22得票数 1
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我使用我的训练数据集构建了一个回归模型，并且我想使用这个模型来获得我的测试数据集中的预测值。因此，我可以将预测值与测试数据集中的实际值进行比较，找出它们之间的差异。但是，我不知道如何在不使用for循环的情况下将测试数据集的值插入模型。这是我的</em
浏览 16提问于2018-03-06得票数 0
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2回答
我在R中使用支持向量回归来预测单变量时间序列的未来值。将历史数据分成测试集和训练集，使用R中的svm函数对测试数据建立模型，然后对训练数据使用predict()命令来预测训练集的值。然后我们可以计算预测误差。我想知道接下来会发生什么？我们有一个模型，通过对训练数据检查该模型，我们发现该模型是有效的。我如何使用这个模型来预测训练数
浏览 9提问于2015-04-14得票数 2
2回答
📷📷📷
现在，基于线性回归模型中预测变量的系数，我被要求找到显着的预测因子(s)。基于相关值，我认为X4将是一个重要的预测因素，但它的回归系数表明了一个完全不同的情况。(x4在lm摘要输出中的系数值最小)。你能帮我理解什么是正确
浏览 0提问于2020-02-23得票数 2
我试图估计一个带有arima误差的线性回归，但我的回归变量是高度共线性的，因此回归模型受到多重共线性的影响。由于我的最终目标是能够将单个回归系数解释为弹性，并将它们用于事前预测，因此我需要以某种方式解决多重共线性，以便能够信任回归变量的系数。我知道转换回归变量，例如。通过差分可能有助于减少多重共线性。befor
浏览 38提问于2019-06-17得票数 1
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我正在使用一个实值标签在区间0,10的数据集训练线性回归模型。我在测试集中的预测值有一些超过10的预测值。有没有方法将预测值限制在10。我正在考虑做一个条件检查，这样如果预测超过10，我就显式地将它设置为10。
有没有更好的方法？
浏览 2提问于2012-03-18得票数 5
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1回答
部署用R(即.线性回归、随机森林、k均值等。)对PowerBI？
这是我目前的想法:我的响应列是column_x。我的训练集将是我的数据集中具有column_x值的所有行。我的测试集将是没有column_x值的所有行(因此需要来自ML脚本的预测值)。我会将ML脚本的输出放在P
浏览 0提问于2020-01-02得票数 0
我有一个名为"quality“的连续目标变量，范围从0到10。数据集中还有11个输入变量。当我使用sklearn的DecisionTreeClassifier()构建我的模型时，我得到了60%的分数，但是当我使用sklearn的DecisionTreeRegressor()构建我的模型时，我只获得了3%的精度，而且RMSE达到了85%。另外，当使用线性回归时，我的R-平方值</em
浏览 0提问于2019-07-14得票数 1
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1回答
我从训练数据集中得到了R中的回归系数。我现在想使用这些并将它们应用于另一个数据集以预测值，但是一些X/自变量具有N/A或缺少值，这导致预测值也为N/A。我可以使用什么命令来使predict()命令仍然预测该行的值，即使缺少一些因变量信息？
浏览 11提问于2017-08-29得票数 0
1回答
我是R的新手，在从训练线性回归结果预测和绘制测试数据集方面遇到了困难。我有一个包含516个观察值的训练数据集和一个包含10个观察值的测试数据集
我在training data train2.lm=lm(CO2~Period+P2，data=training)摘要(Train2然后我绘制了我的测试数据并将颜色变为红色( testing $co2~t
浏览 14提问于2017-03-13得票数 0
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我已经从一个数据集中删除了趋势和季节性，该数据集中包含了一个特定城市的911个火灾呼叫，每小时记录一次，持续了17年。然后，我用线性回归器对其进行拟合，并尝试预测即将到来的24小时的值。然而，我的R^2值通常接近于0(通常是负值)，并且我的预测值彼此之间都在10000次方(或更小)之内，因此在绘制时，它基本上看起来就像一条水平线
浏览 1提问于2020-01-29得票数 0
我已经将回归树与我的数据集相匹配，来自summary(tree1)的输出如下：tree(formula = y ~ X)因此，这棵树似乎没有发现任何值得包含的变量/分裂。例如，一条线性回归线发现，F-统计量的p值为0(尽管这是一个基于人类行为<e
浏览 0提问于2019-08-01得票数 0
我知道当使用随机森林(RF)进行分类时，通常使用AUC来评估分类的质量，并将其应用于数据测试。然而，我不知道用RF来评估回归质量的参数。现在，我想使用RF进行回归分析，例如使用数百个样本和特征的指标来预测化学品的浓度(数值)。
第一步是运行randomForest来建立回归模型，并以y作为连续的数字。基于残差平方和% Var解释的均数，我怎么知道模型是否好？有时我的% Var解
浏览 1提问于2020-08-13得票数 0
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