我想在Jupyter Notebook中使用python-weka-wrapper实现回归算法。但是，我在中找不到正确的函数
有人知道如何实现它吗？
浏览 1提问于2021-02-10得票数 0
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基本上，我希望为Python提供一些数据，以便在数据中查找模式，然后显示最可能的结果。(我使用的是Python 3.2。)
浏览 0提问于2011-03-20得票数 0
我有一个回归问题，我想使用logistic回归而不是逻辑分类，因为我的目标变量y是0到1之间的连续变量。然而，在Python中，logistic回归的常见实现似乎完全是逻辑分类。有人能指点我将Python实现的逻辑回归作为回归算法的方向吗？
浏览 4提问于2020-12-12得票数 1
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击打退步
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我正在重新取样python中的回归问题(数值目标变量)的不平衡数据集。单程网:不平衡回归问题的平滑算法我发现了下面的python库，它实现了用于高斯噪声回归的合成少数数过采样技术。
冒烟
浏览 0提问于2020-03-03得票数 3
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我现在正在学习Python中的回归分析。我想问一下，如果我对以下散点图变量进行回归分析，在Python中什么(以及为什么)会提供准确的结果: SLR或多项式回归 ?
浏览 14提问于2020-09-04得票数 0
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作为一个CNTK学习练习，我想我将修改lr_bs.cntk中的Logistic回归示例，并尝试得到一个基本的线性回归工作。
浏览 5提问于2017-04-10得票数 1
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我需要使用knime进行回归分析。我是一个python用户，我也知道knime，但不是很深入！我通常使用python中的statsmodel进行回归分析和处理统计模型。但是，为了将回归问题作为机器学习问题来解决，我使用sklearn回归模型。python中的每一个包都有它自己的好处，在你的任务中加深了它的好处，还有不同的输出视图，这对于以正确的方式解决问题非常重要。如果我计划进行回归分析，推荐使用哪些节点？
非常感谢您的帮助
浏览 21提问于2021-05-04得票数 0
我已经为它编写了Python代码，现在正在考虑创建自定义对话框。我更希望在Python代码中调用内置的回归过程。这个是可能的吗？或者，我考虑插入代码来使用Python代码计算回归系数。但是我不喜欢，因为这个代码很长，如果已经有一个内置的过程，我希望找到一种方法来利用它。
浏览 4提问于2017-06-28得票数 0
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编辑:我知道Wi/Wj，我可以假设sum(Wi) = 100并且适合贝叶斯物流回归吗？此外，贝叶斯logistic回归拟合方法api需要一个恒河矩阵。
浏览 0提问于2018-02-25得票数 1
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在excel中的列中有某些值，例如如何在excel公式或python中标记像上面的2657,35678和4563
浏览 19提问于2021-02-17得票数 1
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在Python语言中似乎没有计算RMA回归的包，只有在R中才有(包称为lmodel2)。我对R并不熟悉，我遇到了一些关于将R包导入Python的讨论。有人在Python中使用过RMA回归(一种模型II回归)吗？或者能够将R包导入到Python中？如果是这样的话，是怎么做的？
浏览 60提问于2020-08-20得票数 0
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有没有python包(statsmodel/scipy/pandas/etc...)具有在python中估计具有自回归误差的线性回归模型的系数的功能，例如下面的SAS实现？
浏览 2提问于2016-04-12得票数 2
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python回归模型
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我想用回归模型来拟合概率。我知道线性回归经常用于这个目的，但我有几个概率在0.0和1.0左右，并且想要拟合一个回归模型，其中输出被限制在0.0到1.0之间。我希望能够为模型指定正则化规范和强度，最好在python中这样做(但R实现也会有帮助)。我发现的所有逻辑回归包似乎只适合于分类，而这是一个回归问题(尽管我想使用logit链接函数)。我使用scikits为我的分类和回归需求学习，所以如果这个回归模型可以在scikits中实现，那就太棒了(在我看来，这
浏览 4提问于2015-11-21得票数 3
我正在研究一个分类问题，需要logistic回归方程的系数。我可以在R中找到系数，但我需要在python中提交这个项目。在python中找不到logistic回归学习系数的代码。如何获得python中的系数值？
浏览 0提问于2019-09-13得票数 12
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回归模型中的变量选择
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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个多元回归变量，选取了209个变量，选取了68个变量，选取了77个变量。我的问题是，根据我的知识，lasso和弹性网络回归已经采用了变量选择方法
浏览 0提问于2020-01-25得票数 0
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目前，我使用sklearn一次进行一次泊松回归，例如我的Python代码看起来像如果我是在做线性回归，那么我可以用很好的矩阵技巧来同时做这些。然而，这里的关键区别在于Poisson回归涉及到使用优化算法来最大化一个似然函数。所以从本质上讲，我想同时解决多个优化问题。我尝
浏览 3提问于2021-08-12得票数 0
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我试图使用Python进行Dirichlet回归。不幸的是，我找不到一个Python包来完成这项工作。所以我尝试用DirichletReg调用R库rpy2。但是，对于我来说，如何调用回归函数(如DirichReg(Y ~ X1 + X2 + X3, data=predictorData) where Y = DR_data(compositionalData我在lm的文档中看到了一个调用线性回归函数rpy2的例子。但我的情况略有不同，因为Y不是表中的列名，而是一个R对象DR_data。我想知道怎样才是正确
浏览 4提问于2017-03-04得票数 3
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