regression

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    您如何从R中的Betareg模型中找到R平方和Beta值？

    我有一个测试回归模型（使用软件包'betareg'）和绘图，但对于报告结果，我需要R-squared和Beta。我只知道lm.beta funtion用于从lm公式找到Beta，并且从lm公式中找到r平方的摘要(lm(DV~IV, data=mydata)）$r.squared。如何找到beta回归模型的这些值？
    r regression 2017-08-06

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    多个OLS回归与Statsmodel ValueError异常：零大小的数组到归约运算最大不具有同一性

    我有在含有围绕在一些行和列缺失的数据（NAN）7500个数据点的数据集进行多元回归问题。每行至少有一个NaN值。有些行只包含NaN值。 我使用OLS Statsmodel进行回归分析。我试图不使用Scikit Learn来执行OLS回归，因为（我可能对此有错，但是）我不得不将数据集中的缺失数据计算在内，这会在一定程度上扭曲数据集。 我的数据集是这样的： KPI 这是我做过什么（目标变量是KP6，预
    python regression statsmodels valueerror 2017-08-07

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    用于学习随机多维函数的Keras（回归）

    我使用Keras学习随机函数的表面。基本上，我正在取样一堆点作为训练数据。我正在使用下面的代码来生成网络。 def create_model(optimizer='adam'): model = Sequential() units = 100 dim= 6 dropout= 1 ## making the model graph, Stackin
    keras regression keras-layer 2017-08-07

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    高斯过程scikit中的回归学习没有内核梯度评估

    我正在使用sklearn中的模块GaussianProcessesRegression进行简单的高斯回归。但是我试图实现我自己的内核，而不是模块内核提供的内核。 我遇到了超参数优化的问题（这可能是我错误地实现了内核梯度，我没有看到错误）。所以我的问题是： 如何在GaussianProcessesRegression模块没有在优化过程中评估内核梯度的情况下运行'fit'（超参数优化发生的地方）？ 从
    scikit-learn regression gradient gaussian 2017-08-08

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    我的实验有什么问题（试图预测汽车销售）？

    我有这样的数据集（只是它的样品）：使用Azure上ML以下实验 DATE_REF,MONTH,YEAR,DAY_OF_YEAR,DAY_OF_MONTH,WEEK_DAY,WEEK_DAY_1,WEEK_DAY_2,WEEK_DAY_3,WEEK_DAY_4,WEEK_DAY_5,WEEK_DAY_6,WEEK_DAY_7,WEEK_NUMBER_IN_MONTH,WEEKEND,WORK_DAY
    machine-learning regression azure-machine-learning 2017-08-08

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    如何调整两个相关值

    我想了解某个事件对按钮性能所做的更改幅度。 我有这样的数据框：日期，图像渲染和图像点击。 我计算每年的呈现和点击百分比来了解年度增长。我知道渲染和点击相关，因为渲染是点击的前一步骤。我在日线级别跟踪这两个值和我最后的表如下所示： Day, render, click 1, -10%, 3% 2, 3%, 7% 3, -2%, 5% ... 如何寻找每日点击的％的增长，如果渲染调整为0。
    r time regression normalization correlation 2017-08-10

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    InvMillsRatio＆Heckit修正

    我目前正在撰写我的论文，并且对R来说比较新。 我需要执行一个heckit两阶段模型（invMillsRatio plus heckit），因为我有很多缺失的数据。但我不知道如何做到这一点。我有3个主要模型（2个线性回归（1个线性回归和1个对数线性回归）和1个回归回归），但我现在该如何执行这个赫克曼校正？ 我真的很感激你的帮助，我完全不知道！
    r statistics rstudio regression 2017-08-10

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    Xgboost预测模型缺失假期

    我正在构建一个预测系统，以预测在给定时间点将断开连接的有线用户数量。我正在使用Python，并且尝试使用不同的模型，XGBoost表现最好。 我有一个以移动窗口方式工作的自我引用系统，例如，当我用完了实际情况，我开始在我的滞后时间使用预测数字。 要构建预测系统，我使用了先前800天的滞后（断开一天），移动平均值，比率，季节性，年，月，日，星期等指标。但是，节假日，是在哪里得到一点点搞砸了。最初我只
    machine-learning regression forecasting data-science xgboost 2017-08-10

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    我可以在scipy中使用SQP（序列二次规划）进行神经网络回归优化吗？

    作为标题，在Python中训练和测试我的神经网络模型后。 我可以使用scipy中的SQP函数进行神经网络回归问题优化吗？例如，我使用温度，湿度，风速，这三个特征用于输入，预测某些区域的能源使用情况。 所以我用神经网络来模拟这些输入和输出的关系，现在我想知道一些能量使用的最低点，什么输入特征是什么（即什么温度，湿度，风种子）。这个例子可能听起来不现实。 因为据我所知，没有那么多人只是使用scipy进
    python optimization scipy deep-learning regression 2017-08-13

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    回归目标导向行动计划

    我目前正试图从目标状态进行回归搜索，以找出将实现我的GOAP计划者的目标状态的动作列表。到目前为止，对我有什么下来伪代码是这样的： closedList = list; s = stack; s.push(goal); while(s.size() > 0) { state = s.pop; if(!state exists in closedList) {
    algorithm artificial-intelligence regression depth-first-search planning 2017-08-13
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