non-linear-regression

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問題：我有一個數據集inputAll.data。我想使用80％的數據作爲模型構建輸入，並在其餘20％的數據上驗證模型。我已經手動將數據集分成兩個較小的數據集input80.data和input20.data分別包含80％和20％的數據。在我的數據集的數據格式： Name xvalues yvalues Prog1 0.654219 59.70282 Prog2 0.149516

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如何從R中的`nlsLM`模型對象中提取帽子值和庫克距離？

我使用nlsLM函數來擬合非線性迴歸。如何從nlsLM模型對象中提取帽子值和庫克距離？隨着使用nls或nlreg功能創建的對象，我知道如何提取帽子值和庫克的觀察距離，但我想不出怎樣使用nslLM得到。誰能幫我這個？謝謝！

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Scikit - 布爾值和特徵選擇的多項式迴歸

我試圖從一組特徵X中預測變量y，其中X在起始處是36個特徵。我有兩個問題：如何在創建多項式特徵時處理布爾屬性（0,1）？例如，將它們排列在一起是沒有意義的。代碼，我至今： poly = PolynomialFeatures(degree=2) X_ = poly.fit_transform(X_train) 如何使多項式迴歸特徵選擇？因爲爲36個變量創建2次多項式特徵會劇烈地增加X的大小

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在R中的數據繪製單獨的曲線

我有一個情節，其中每個x值都有2個Y值。數據也是非線性的。情節是這樣的：現在我的問題是，我想單獨適合的迴歸曲線的兩項曲線（上，下）的。我知道這不是一個明確的問題，因爲我手邊沒有獨特的識別方案，但我知道響應系統可以隨機以相同的輸入（或幾乎相同的輸入）以兩種不同的方式運行。 The data file can be found here the headers used here 'sigma' a

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如何獲得曲線預測模型的斜率？並將它們保存爲表

因此，這裏是遊戲計劃。我正在嘗試下面這個數據集（將是一個結構對象），通過它運行一個曲線迴歸模型。然後，我想在每個點處取斜率（即每個x的一階導數值），並將該斜率信息的數據表保存在其自己的列中。 input.txt中： yval xval 0.198 0.125 0.18 0.0625 0.126 0.03125 0.078 0.015625 0.066 0.007813 0.03 0.

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只能從predict.nls中獲取單個值 - 爲什麼？

我運行folllowing得到預測/擬合值： library(RCurl) data <- getURL("https://gist.githubusercontent.com/aronlindberg/a8a6644a639c35ceb9d9/raw/5b7c13bbcd439dacbca70e07c96b6c33804273d2/data.csv") object <- read.csv(

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繪製DRM - 多模型情節

曲線在DRC包不是在情節正確擬合破碎出現的情節外部施加類型=「信任」 = TRUE圖形參數產生錯誤大家好，我無法在R包DRC中繪製drm。我的數據包含三個變量;濃度（用於測定的化合物濃度的數值載體，以mg/L表示），除草劑（化合物類型的特徵載體），抑制（每次測試處理的抑制數值載體）。劑量反應曲線工作正常，單獨的情節和模型的工作。問題是兩種化合物的曲線繼續高於該除草劑的最大抑制作用。

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`R.gnm`中的自定義非線性函數

我正在試圖建立一個如the manual for gmn in R中所述的非線性模型。該模型的期望形式是 y = b0*x0^g0 + b1*x1^g1 + ... 這似乎是非線性模型對我的最簡單的可能形式，但出於某種原因（和請糾正我，如果我錯了！）我必須寫自定義非線性函數以適應R.非常好！ df=read.csv("d:/mydataframe.csv") require(gnm) m

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在R中繪製非線性迴歸

我是R的新手，一直試圖將非線性模型擬合到一些數據，但是失敗了。最後，我在Excel中添加了一個多項式趨勢線，並嘗試繪製我得到的函數 - 出於某種原因，函數不適合我在R中的數據。我嘗試了簡單的geom_smooth，但實現了「龐大」的一行，我想光滑的一個。我在一個plot中有6個樣本，這裏是其中一個樣本的數據，包括Excel獲得的函數和我試圖繪製的樣本。我確信有更好的方法 - 我也需要在輸出中獲得

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fminsearch非線性迴歸Matlab？

任何人都可以向我解釋如何我可以應用fminsearch到這個公式來找到使用Matlab命令窗口K（二極管相等因子）的值。 I = 10^-9(exp(38.68V/k)-1) 我有數據值如下： Voltage := [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]: Current:= [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.