predict

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    我對這個數據運行AR。 Date Price YOY Quarter 2000-01-15 2.385368 -312362 Q1 2000-02-15 2.614250 -442117 Q1 2000-03-15 2.828261 -252596 Q1 2000-04-15 3.028842 -292756 Q2 2000-05-15

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    如果在訓練集上使用R構建預測模型,該樣本是從SQL表中選擇(能夠適應內存)的樣本(sql表太大以適應內存),SQL表如何得分? 這是可能的只有一個SQL實現支持像IBM的R:http://www.ibm.com/developerworks/data/library/techarticle/dm-1402db2andr/ 或Oracle的? 我使用SQL & R c一起讀的幾個職位,但沒有提到如何

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    我試圖按照與塔塔提供了一個簡單的線性迴歸例如:https://www.youtube.com/watch?v=HafqFSB9x70 它使用的Stata/SE 12完成,完美的作品。 我使用的Stata/MP 13 而且我收到以下錯誤: . predict Predicted Wage, xb too many variables specified r(103); 我想看看這件事,沒弄明

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    我使用randomForest模型來預測類成員資格。 'x'由10個類組成,用於訓練從大型rasterstack/brick中提取的'training_predictors'值。碼的特定行是:(X〜,數據= training_predictors,...) r_tree < -randomForest 然後我運行 '預測' 使用模型 'r_tree' 我適用於rasterstack 'predic

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    我在opencv中使用函數predict來分類我的手勢。 svm.load("train.xml"); float ret = svm.predict(mat);//mat is my feature vector 我定義的5個標籤(1.0,2.0,3.0,4.0,5.0),但實際上RET的價值(0.521220207,-0.247173533,-0.127723947······) 所以我

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    我使用的是R-包「bnlearn」用貝葉斯網絡我已經建造工作: bn.gs <- gs(x = dat, cluster = NULL, whitelist = wl, blacklist = bl, test = NULL, alpha = 0.05, B = NULL, debug = FALSE, optimized = TRUE, strict = FALSE, undirected =

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    在使用插入符號訓練(()的randomForest對象上使用predict()時發生錯誤在64位Linux機器上使用R 3.2.0與脫字符6.0-41和randomForest 4.6-10。 當試圖使用predict()方法使用公式從caret包與train()功能培養了randomForest對象上,該函數返回一個錯誤。 當通過randomForest()和/或使用x=和y=而不是一個公式訓練

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    如何根據R中的其他值預測缺失值NA?平均值是不夠的。 所有值都是可靠的 - 列值是樹作用域率,行是三米高的高度。 我的excel文件是here。 是否有任何可能的方法來做到這一點?我一直在嘗試預測功能,但沒有成功。

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    一個給定的x我有一個線性模型: mod=lm(weight~age, data=f2) 我想輸入的年齡值並從該模型返回的相應的權重。這可能很簡單,但我還沒有找到一個簡單的方法來做到這一點。

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    我目前在R中使用caretEnsemble包來組合在插入符號中訓練過的多個模型。我使用caretList函數從下列相同的軟件包中獲得最終培訓型號列表(例如model_list)。 model_list <- caretList( x = input_predictors, y = input_labels, metric = 'Accuracy', tuneL