分析师通常希望基于自变量的值在多元回归中预测因变量的值。我们之前曾讨论在只有一个自变量的情况下如何进行这种预测。使用多元线性回归进行预测的过程与此非常相似。要使用多元线性回归模型预测因变量的值，我们遵循以下三个步骤：1、获得回归参数b0，b1，b2，...，bk的估计值^b0，^b1，^b2，...，^bk。2、确定自变量^X1i，^X2i，…，^Xki的假定值。3、使用公式 计算因变
转载
2024-05-11 13:45:09
65阅读
# R语言cox回归预测代码实现
## 简介
本文将介绍如何使用R语言实现Cox回归模型进行预测。Cox回归是一种用于生存分析的统计模型，用于研究影响时间到达某一事件的因素。在本文中，我们将介绍整个实现过程，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
下表展示了实现Cox回归预测代码的整个流程。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤1 | 数据准备 |
| 步骤2 | 模型拟合
原创
2023-11-14 11:20:13
340阅读
岭回归和Lasso回归是常用的统计学习方法，用于预测和建模。这两种方法分别在线性回归和非线性回归中被广泛应用。本文将介绍岭回归和Lasso回归的原理，并提供相应的R语言代码示例。
## 岭回归（Ridge Regression）
岭回归是一种旨在减小线性回归模型的方差的方法。在线性回归中，我们通常会遇到自变量间存在多重共线性（multicollinearity）的情况。多重共线性会导致估计的系
原创
2023-09-11 07:03:41
349阅读
1. 目的：根据人口普查数据来预测收入（预测每个个体年收入是否超过$50,000） 2. 数据来源：1994年美国人口普查数据，数据中共含31978个观测值，每个观测值代表一个个体 3. 变量介绍：（1）age: 年龄(以年表示)（2）workclass: 工作类别/性质 (e.g., 国家机关工作人员、当地政府工作人员、无收入人员等)（3）educati
转载
2024-05-19 08:44:04
29阅读
1、线性回归基本思想：线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的经典统计方法，其基本思想是找到一条最佳的直线，使得这条直线能够最好地拟合样本数据，并用这条直线来对新的自变量进行预测。2、 代码实现2.1.metrics.py：定义一些衡量模型的性能的指标 包括分类和回归的指标import numpy as np
from math import sqrt
# 分类准确度
def acc
转载
2024-04-04 12:51:44
51阅读
⛄ 内容介绍一种基于CNNSVM的软件缺陷预测方法,从软件历史开发数据中提取软件数据特征,将获得的数据特征进行归一化处理;对归一化后的缺陷样本的数据特征进行SMOTE样本扩充;构建CNNSVM模型,正常样本和扩充后的缺陷样本一起输入到CNNSVM模型中,先由CNN网络进行卷积,下采样和扁平化处理,完成特征提取后,输入到SVM层进行缺陷预测;采用RMSProp优化器,基于binary_cross_e
转载
2024-04-08 10:34:11
49阅读
回归是用已知的数据集来预测另一个数据集，如保险精算师也许想在已知人们吸烟习惯的基础上预测其寿命。回归模型的输出是数字。 1、基准模型 如果我们要在不使用其他任何信息的情况下，尽可能做出接近事实的预测，那么平均输出作为结果是我们可以做的最好预测。在保险精算师的例子中，我们可以完全忽略一个人的健康记录并且预测其寿命等于人类平均寿命。 在讨论如何做出最好的合理预测之前，假如我们有一组虚构的保险统计数据
转载
2023-08-03 22:07:18
143阅读
在这篇博文中，我将详细记录一下如何利用Python实现R支持向量回归 (SVR) 的预测，为大家整理出一个全面的迁移指南和实战案例。SVR是一种流行的机器学习方法，适用于回归任务。以下是我整理的内容结构。
### 版本对比
随着Python生态系统的发展，SVR的实现也经历了多个版本的演进。以下是SVR在不同版本中的特性对比。
时间轴（版本演进史）：
```mermaid
timeline
综述GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。 GBDT中的树是回归树（不是分类树），GBDT用来做回归预测，调整后也可以用于分类。 G
转载
2024-05-05 07:01:54
52阅读
logistic回归logistic回归分析可用于估计某个事件发生的可能性，这是一个分类模型而不是一个回归模型！它的基本思想是利用一条直线将平面上的点分为两个部分，即两个类别，要解决的问题就是如何拟合出这条直线，这个拟合的过程就称之为“回归”。 logistic模型假设你有一个需要预测的内容，要通过三个输入，x1 、x2 和 x3的某种线性组合来预测某个问题，或者说知道某件事情发生的概
转载
2024-05-05 17:48:27
107阅读
1 简介支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了。最开始接触SVM是去年暑假的时候，老师要求交《统计学习理论》的报告，那时去网上下了一份入门教程，里面讲的很通俗，当时只是大致了解了一些相关概念。这次斯坦福提供的学习材料，让我重新学习了一些SVM知识。我看很多正统的讲法都是从VC 维理论和结构风险最小原理出发，然后引出SVM什么的，还有些资料上来就讲分类超平面什么的。这份材料从前几节讲的logist
转载
2024-04-16 10:34:33
69阅读
# R语言Lasso回归预测
在统计学和机器学习领域中，回归分析是一种强有力的工具，用于建立变量之间的关系。随着数据维度的增加，线性回归往往会遭遇过拟合的问题。因此，Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归应运而生，它不仅可以进行变量选择，还能提高模型的预测能力。本文将介绍Lasso回归的基本概念，展示如何在R中实现Lass
# R语言lightGBM回归预测
## 简介
lightGBM是一种高效的梯度提升框架，为机器学习任务提供了快速而准确的预测模型。它使用基于决策树的学习算法，具有并行化处理、高效存储和高准确性的特点。在本文中，我们将介绍如何使用R语言中的lightGBM库进行回归预测。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保已经安装了R语言和lightGBM库。可以通过以下命令安装lightGBM库：
原创
2023-09-12 07:19:42
728阅读
sklearn.linear_model中的LinearRegression可实现线性回归 LinearRegression 的构造方法：
转载
2023-05-22 23:39:39
440阅读
Logistic回归预测Titanic读取数据import pandas as pd
import keras
from keras import layers
import numpy as npUsing TensorFlow backend.data = pd.read_csv("./data/tt_train.csv")
data.head()
PassengerIdSurvived
转载
2024-08-04 11:37:12
40阅读
线性回归从零开始问题解读这里要先详细解读一下我们前文提到的问题，如何实现我们的梯度下降的迭代？我们自然是使用最最常用的BP神经网络了。它是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一 。看起来很复杂是吧，那我们简而言之就是：前向传播，计算预测值，反向传播更新权重，不断迭代知道达到要求。这里具体过程我就不推导了，其实很简单，大家甚至可以手算一下，可以看这个UP主的视
转载
2024-08-21 09:49:27
71阅读
我们在这里讨论所谓的“分段线性回归模型”，因为它们利用包含虚拟变量的交互项读取数据data=read.csv("artificial-cover.csv")查看部分数据head(data)
## tree.cover shurb.grass.cover
## 1 13.2 16.8
## 2 17.2 21.8
##
转载
2023-10-18 11:40:25
162阅读
回归回归概念：回归是一个广义的概念，通常指的是用一个或者多个预测变量来预测响应变量（因变量，结果变量）的方法。 回归分析存在多种变体，回归按照类型来划分的话可以分为以下几种类型： OLS回归：OLS回归是通过预测变量的加权来预测量化的因变量，其中权重是通过数据估计而得到的参数。 使用lm()拟合回归模型 在R语言中，拟合线性模型最基本的函数就是lm(),格式为：myfit<-lm(fo
转载
2023-10-10 09:13:40
85阅读
# 使用Python实现回归预测的完整指南
在数据科学领域，回归分析是一种重要的技术，用于预测一个变量（因变量）相对于另一个或多个变量（自变量）的关系。本文将带您深入了解如何在Python中实现回归预测。
## 文章结构
1. 数据准备
2. 数据拆分
3. 模型选择与训练
4. 预测与评估
5. 结论
### 流程概述
在开始编码之前，我们可以将整个过程分解为几个步骤。以下是每一步所需
原创
2024-08-11 03:47:36
74阅读
介绍Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它符合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。glmnet算法采用循环坐标下降法，它连续优化每个参数上的目标函数并与其他参数固定，并反复循环直至收敛。该软件包还利用强
转载
2024-05-15 09:23:21
49阅读
