linear-regression

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OLS Stampa riepilogo di regressione per file di testo

Sono in esecuzione regressione OLS usando pandas.stats.api.ols utilizzando un groupby con il seguente codice: from pandas.stats.api import ols df=pd.read_csv(r'F:\file.csv') result=df.groupby(['FID

python csv pandas linear-regression statsmodels 2016-04-01

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Python/scikit-learn/- da panda Dataframes a Scikit previsione

Ho il seguente panda dataframe, chiamato main_frame: target_var input1 input2 input3 input4 input5 input6 Date 2013-09-01 13.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2013-10-01 13.0 NaN NaN NaN NaN

python pandas scikit-learn linear-regression 2015-12-27

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In che modo avere valori più piccoli per i parametri aiuta a evitare un adattamento eccessivo?

Per ridurre il problema di sovra-adattamento nella regressione lineare nell'apprendimento automatico, si consiglia di modificare la funzione di costo includendo quadrati di parametri. Ciò si traduce i

machine-learning linear-regression 2016-01-02

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regressione lineare semplice in Python

Sto cercando di implementare questo algoritmo per trovare l'intercetta e la pendenza per la sola variabile: Ecco il mio codice Python per aggiornare l'intercetta e pendenza. Ma non sta convergendo. RS

python numpy machine-learning linear-regression gradient-descent 2016-01-10

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2risposta

Analisi di regressione lineare con stringhe/caratteristiche categoriali (variabili)?

Gli algoritmi di regressione sembrano funzionare su caratteristiche rappresentate come numeri. Per esempio: Questo set di dati non contiene categoriche funzioni/variabili. È abbastanza chiaro come far

python machine-learning regression linear-regression feature-selection 2015-11-30

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Regressione lineare con coefficienti positivi in ​​Python

Sto cercando un modo per adattare un modello di regressione lineare con coefficienti positivi. L'unico modo che ho trovato è sklearn's Lasso model, che ha argomenti = positivo = positivo, ma non è con

python machine-learning scikit-learn linear-regression 2016-03-14

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Come implementare l'algoritmo di discesa del gradiente stocastico lineare multivariato in tensorflow?

Ho iniziato con la semplice implementazione della discesa a gradiente lineare a variabile singola ma non so estenderlo all'algoritmo di discesa a gradiente stocastico multivariata? singolo di regressi

python machine-learning linear-regression tensorflow 2016-03-16

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4risposta

Precisione Punteggio: Valore Errore: impossibile gestire il mix di binario e continuo

Sto utilizzando linear_model.LinearRegression da scikit-learn come modello predittivo. Funziona ed è perfetto. Ho un problema per valutare i risultati previsti utilizzando la metrica accuracy_score. Q

python numpy scikit-learn linear-regression prediction 2016-06-24

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In che modo predict.lm() calcola l'intervallo di confidenza e l'intervallo di previsione?

ho corse una regressione: CopierDataRegression <- lm(V1~V2, data=CopierData1) e il mio compito è stato quello di ottenere una 90% intervallo di di confidenza per la media risposta data V2=6 e 90% in

r regression linear-regression prediction lm 2016-06-29

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come creare DataFrame da più array in Spark Scala?

val tvalues: Array[Double] = Array(1.866393526974307, 2.864048126935307, 4.032486069215076, 7.876169953355888, 4.875333799256043, 14.316322626848278) val pvalues: Array[Double] = Array(0.064020056478

arrays scala linear-regression spark-dataframe 2016-05-11

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