predict

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    在R點中指定使用lm（）和預測（）與交互作用和as.factor變量來預測

    我想基於使用lm（）在R中設置的迴歸模型來計算幾個預測值。 要預測的點不包括在用於迴歸的數據集中 - 儘管我想他們可能與NA代表因變量。這在SAS中有效，但我寧願不在這種情況下。 下面的簡單方法最初適用於我的簡單目的。 myLm1 = lm(log(p) ~ u + v + w, data=myDat) DatToPred1 = data.frame(u=72, v=20,
    r lm interaction predict 2015-06-29

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    如何使用來自舊迴歸

    存儲的電子（B）預測我知道，一個可以按如下得到的預測值： reg y x1 x2 x3 predict pred_values 比方說，我運行一個迴歸和存儲的值： reg y x1 x2 matrix stored_b = e(b) 然後我運行另一個迴歸（無所謂）。 是否可以使用predict命令使用stored_b而不是當前的e(b)？ （當然，我可以通過基於stored_b手工計算
    regression stata predict 2015-07-03

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    爲什麼預測（）中的R，必須對測試數據進行

    在下面的代碼，做我需要按照方法1或方法2 我很困惑，爲什麼在要使用的測試數據預測，因爲每個方法1。 如果有人能夠詳細解釋它會很棒。 train <- sample(nrow(sales), nrow(sales)*0.6) test <- sales[-train] 方法1 fit <- lm(y~x,data=train) predict(fit,data=test) 相反，我不能做
    r testing predict 2015-10-13

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    使用darch預測新樣本類別

    我正在嘗試使用darch包創建幾個堆疊的RBM的dbn。我是深度學習的新手，所以我的問題是：glmnet/randomForest/knn ... etc包中預測函數的等價物是什麼？ 訓練完dbn後，如何預測外部樣本？例如（這是在包中提供的例子） ## Not run: # Generating the datasets inputs <- matrix(c(0,0,0,1,1,0,1,1),
    r deep-learning predict 2015-10-18

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    相當於R中泊松族的plogis（logit）

    注意：這是一個交叉發佈。我上個星期在Cross Validated上發佈了這個問題，但是，它或者不適合那裏，或者它不被識別 - 因此，我試圖在這裏得到答案... 當我運行glm與二項式家族（邏輯迴歸），R輸出給我的對數估計，它可以使用plogis(logit)轉化爲概率。所以使用類似plogis(predict(glm_fit, type = "terms"))的東西會給我調整每個預測變量的成功概
    r glm predict poisson 2015-10-19

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    r預測函數返回太多的值

    我已閱讀關於命名變量的其他帖子，並嘗試實現答案，但仍然爲我想運行現有模型的新數據獲取太多值。這裏是工作示例代碼： set.seed(123) mydata <- data.frame("y"=rnorm(100,mean=0, sd = 1),"x"=c(1:100)) mylm <- lm(y ~ x, data=mydata) # ok so mylm is a model on 1
    r lm predict 2015-10-23

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    使用通過MICE進行多次插補而開發的模型預測新觀測值的響應

    我使用MICE開發了一個通過多重插補法建立的模型。我想使用這個模型來預測新觀察結果（不包含缺失數據）的響應，包括標準錯誤。將MICE中創建的模型對象傳遞給predict（）函數不起作用 一個使用內置nhanes數據集的簡單示例。說我想開發一個邏輯迴歸模型的形式age==3 ~ bmi + hyp + chl，並使用此模型來預測，也就是說，概率（年齡= 3 | BMI = 20，HYP = 2，CH
    r predict r-mice 2015-09-14

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    R - avNNet - 預測函數返回的行數少於測試函數中的行數

    我正在嘗試使用1和0的分類項目之一的avNNet。 在我的測試數據集中，我有116293.但預測函數的輸出僅返回106388條記錄。 而令人震驚的是所有都是0的！ 我可能會犯一些錯誤。請有人指導我使用avNNet。 的代碼如下： nnet_train = avNNet(WnvPresent~. ,data = xtrain, size=10) str(xtest) #116293 obs. of
    r predict 2015-06-08

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    使用rpart包的R中的ROC曲線？

    我分割了Train數據集和Test數據集。 我對R（只有火車集）中的CART（分類樹）使用了一個包rpart。我想用ROCR包進行ROC分析。 變量是`n。使用'（響應變量... 1 =是，0 =否）： > Pred2 = prediction(Pred.cart, Test$n.use) Error in prediction(Pred.cart, Test$n.use) : **F
    r classification predict roc 2015-06-13

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    svm預測中的錯誤

    我已經訓練了一個svm模型。我想測試它，但是我在predict（）函數中遇到了一個錯誤。爲了簡單起見，我在這裏將測試和訓練數據分成非隨機70/30分割。 library(e1071) train <- mydata[1:9731, ] test <- mydata[(9731+1):13901, ] mysvm <- svm(formula = outcome ~ BW + GA, da
    r svm predict 2015-08-15
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