predict

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    預測R/SparkR中的新值和精度

    我正在使用SparkR，我需要知道如何預測它們的新值和準確性。 這是輸入，sample of data.csv Classes ‘data.table’ and 'data.frame': 100 obs. of 8 variables: $ LINESET : chr "DG1000420" "DG1000420" "DG1000420" "DG1000420" ... $ TIMEINT
    r apache-spark glm predict sparkr 2016-02-12

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    R中的prediction.svm中的錯誤

    Click here to access the train and test data I used.我是SVM的新成員。我正在嘗試R中的svm包來訓練我的數據，其中包含40個屬性和39個標籤。所有屬性都是雙重類型（大多數是0或1，因爲我在分類屬性上執行了虛擬編碼），類標籤是不同的字符串，後來我轉換爲一個因子，現在是整數類型。 model=svm(Category~.,data=train1,s
    r machine-learning svm na predict 2016-04-04

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    我如何預測未來的價值而不是已知的專欄？

    我試圖預測R中的data.frame中的未來值，但我一直在獲取與我預測的列相同的數字。下面是被預測的值的代碼 - df=read.csv(file="D://Users/me/Documents/df.csv", header=FALSE, row.names=NULL) df <- data.frame(t(df)) df <- df[-c(21),] fit <- lm(X1~.,
    r dataframe lm predict 2016-02-14

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    運行使用一列來預測另一列的日誌的線性迴歸？

    我有這樣的數據： A B 1 632364 4 2 144599 2 3 3715821 2 4 184524 5 5 1674 11 6 0 4 7 8019 7 8 25992 6 9 0 16 10 0 15 11 19172040 2 我試圖運行在B的線性迴歸預測日誌A.
    r linear-regression predict 2016-02-17

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    naiveBayes和預測功能不工作在R

    我正在使用下面的R腳本對Twitter評論（以哈薩克語）進行情感分析。 3000（1500sad，1500happy）對訓練集的評論和對測試集的1000（快樂悲傷混合）評論。一切都很好，但最終，預測值顯示出所有的樂趣，這是不對的。 我已經檢查過每個功能，並且所有功能都正在運行，直到naiveBayes功能。我檢查了分類器值，它們是正確的。我認爲要麼naiveBayes或predict搞砸了。 當我
    r sentiment-analysis predict naivebayes 2016-04-15

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    使用plotCalibration（）R中的predictABEL包的問題

    我一直在plotCalibration（）函數中遇到一些問題，我設法讓它在之前工作，但最近與另一個數據集（here is a link to the .Rda data file）一起工作時，我一直無法擺脫這一直此起彼伏的錯誤消息： > plotCalibration(data = data, cOutcome = 2, predRisk = data$sortmort) Error in p
    r statistics predict calibration 2016-04-15

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    Stata固定效應超出樣本預測

    我使用Stata運行固定效應模型，然後執行樣本預測。但似乎 xtreg 其次 predict yhat, xbu 與固定效果一起不能預測出的樣本。通過包含固定效果，有沒有辦法使用xtreg來取樣？插圖： webuse nlswork xtset idcode year regress ln_wage age if year <= 80 predict temp1 xtreg ln
    stata predict panel-data 2016-02-27

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    用R符號包獲取有關CV測試摺疊分區的預測？

    我使用脫字號查找&比較多個模型的預測。我首先將我的數據劃分爲5個交叉驗證摺疊，然後在5個訓練數據集中的每一箇中使用10倍CV以選擇最優模型參數。上的小的（N = 400）測試數據集 示例代碼用於單個glmnet模型： # Load data & factor admit variable. > mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/da
    r r-caret cross-validation predict 2016-04-20

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    無法從rpart

    預測我有一個矩陣的特徵（在列中）最後一列是類標籤。觀察成行。 我在R中使用rpart在我的數據子集上構建決策樹，並使用其餘數據進行預測來測試它。學習樹的代碼是 fTree <- rpart(feature$a ~ feature$m, data = feature[fold != k, ], method = "class", parms = list(split = "gini"))
    r predict rpart 2016-03-04

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    支持SVM中預測模型和測試集數據的元組數量不同

    我有一個包含兩列的數據集，如下所示，其中列1，時間戳是Column.10給定時間的特定值，那個時間的例子。該數據共有81502個實例。 我對這個數據使用e1071包來預測未來的實力做使用R中支持向量迴歸。代碼如下。我首先將數據集劃分爲訓練和測試數據。然後使用訓練數據使用svm函數對數據建模，然後預測測試集的功耗。 library(e1071) attach(data.csv)
    r svm predict 2016-03-08
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