predict

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    執行預測函數時在R中獲取錯誤

    每當我嘗試根據線性模型預測數據時，都會收到以下錯誤。 警告信息：「newdata」有101行，但發現變量有296行 以下是代碼片段 trainingFrame = data.frame(weeksTrainingConv,bugsTraining) validateFrame = data.frame(weekTestConv,bugsTest) model <- lm(totWeekCo
    r lm predict 2017-09-25

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    R預測因子變量

    我嘗試在R中做一些預測。我加載&清理數據，適合模型，並做了一個預測，看起來不錯。我現在的問題是，我的預測給了我一定的因子發生概率的百分比，而不是因子本身： 我有一個關於人們如何進行一些鍛鍊的數據集。 A-D（這是我的數據集中的一個因子變量）中包含了這種性能。當我做預測，我得到這樣的輸出： ，但我想有它這樣的： [B A E A A C d A A A C] 我會怎麼做呢？這是我的代碼： modFi
    r predict 2017-11-17

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    使用ggplot2覆蓋混合效果模型結果

    我在ggplot2中顯示我的lmer模型的結果時遇到了一些困難。我特別感興趣的是在觀察數據之上顯示預測的迴歸線。我對這個（語音）數據運行的模型11聚物這裏是下面： lmer.declination <- lmer(zlogF0_m60~Center.syll*Tone + (1|Trial) + (1+Tone|Speaker) + (1|Utterance.num), data=data)
    ggplot2 predict lme4 2017-10-05

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    用RID中的CHAID做預測

    我用CHAID構建了一個模型。現在我想用它來預測一個變量 - 像我將與樹（）或軟件rpart（）做到這一點： MA_CHAID <- chaid(Data$target ~ Data$factor1 + Data$factor2, control = chaid_control(minprob = 0.001, minsp
    r decision-tree predict 2017-11-25

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    NNET功能與預測

    我想使用NNET功能一起預測funtion返回一些值，但我NNET $ fitted.values等同於我的預測值和IM不知道爲什麼，是2個數據集是不同的 trainTest<- function(Train, Test) { nnetfit<- nnet(as.numeric(Train[,7])~ Train[,10]+Train[,15],data=Train,linout=TRUE,H
    r predict nnet 2017-11-25

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    邏輯迴歸R預測：沒有行錯誤

    我想使用預測函數來預測邏輯迴歸的值，我得到的行數不正確。此問題已被詢問 R Warning: newdata' had 15 rows but variables found have 22 rows 我試過了這個方法，但我仍然得到錯誤。下面是代碼 # Split as training and test sets train_idx <- trainTestSplit(adult,trainP
    r glm predict 2017-10-10

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    滾動軸承預測使用dplyr和rollapply

    我的第一個問題這裏:) 我的目標是：考慮到與預測的數據幀（每列一個預測器/行的觀察結果）使用LM擬合迴歸，然後預測使用滾動窗口使用上次觀察的值。 數據幀看起來像： > DfPredictor[1:40,] Y X1 X2 X3 X4 X5 1 3.2860 192.5115 2.1275 83381 11.4360 8.7440 2
    r dplyr lm predict rollapply 2017-10-11

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    Map（purrr）將一系列數字逐個添加到列中

    我有一個R數據框，它有兩列colA和colB以及一個合適的glm對象。 現在，我可以使用預測數據框和glm對象來預測結果。然而，我也想預測colB + 0.1，colB + 0.2，colB + 0.3等的結果。 我正在考慮用map（purrr包）來做這件事，但我不知道如何。什麼到目前爲止，我已經試過是創造一個向量： library(tibble) range <- data_frame(col
    r predict purrr 2017-10-16

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    我如何獲得評分預測？

    我使用DNNClassifier估算器，我想預測評級。 但是，我不知道使用預測。 我期待下面的結果。 預測評級：XX PLZ，幫幫我，給我一個指南（使用預測） 下面，我的代碼。 """ Define """ JOIN_CSV_COLUMNS = ['USER_ID', 'CONTENT_ID', 'CONTENT_NAME_USER', 'RATING', 'CNTY_CD', 'FIRST
    tensorflow predict tensorboard 2017-10-18

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    支持向量機預測不同因素水平的數據幀

    我有一個數據幀，我想從SVM做出預測，但數據幀沒有原始訓練數據幀所做的所有水平。有沒有簡單的方法呢？ 這裏有一個簡單的例子 library(e1071) df = data.frame(y = c(rep(1:3, each = 3)), x = rep(c("A", "B", "C"), each = 3)) m1 = svm(y ~ x, df) df2 = data.frame(x
    r predict 2017-10-28
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