predict

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我有18個日期（例如，唯一的DAY,MONTH,YEAR）和10個變量。對於每個日期和變量（180個模型），我有一個lm模型（y = mx + b，其中y = value和x = pLength）。這些被存儲在一個列表中（即models）。我想使用這些模型來預測值。我有data.frame（data.frame來接收值）與DAY,MONTH,YEAR,YEAR和pLength以下列，這裏我想要預

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預測與kernlab包錯誤.local（對象，...）中的錯誤：測試向量與模型不匹配R

我在迴歸問題中測試kernlab包。當將ksvm對象傳遞給predict函數時，看起來是'Error in .local(object, ...) : test vector does not match model !的常見問題。然而，我只是找到了分類問題或不適用於我的問題的自定義內核的答案（我正在使用內置的迴歸）。我跑出來的想法在這裏，我的示例代碼： data <- matrix(rnorm(

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如何計算擬合R的圓的預測間隔

我想用公式>r²=（x-h）2 +（y-k）2來計算半徑的預測間隔。圓的半徑，x，y，是高斯座標，h，k，標記擬合圓的中心。 # data x <- c(1,2.2,1,2.5,1.5,0.5,1.7) y <- c(1,1,3,2.5,4,1.7,0.8) # using nls.lm from minpack.lm (minimising the sum of squared resid

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如何從R預測中提取預測？

我在多個位置的時間序列上運行VAR。假設loc1，loc2和loc3是時間序列數據的列名。 fitVAR = VAR(data,p=order,type = "both", ic = "AIC") pred = predict(fitVAR,n.ahead = L) 我知道我可以通過pred$fcst$loc1[,1]等得到的天氣預報，但假設我要編寫一個函數來做到這一點這需要位置的名稱作爲一

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如何在Java中使用R模型來預測多個模型？

我有這樣的構造： public Revaluator(File model,PrintStream ps) { modelFile=model; rsession=Rsession.newInstanceTry(ps, null); rsession.eval("library(e1071)"); rsession.load(modelFile); }

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如何在幾年前擬合的邏輯迴歸中使用R中的預測函數？

我有一個問題，我試圖解決沒有成功。兩天多的搜索，我沒有得到一個線索。對不起，如果答案是在那裏，我沒有找到它。假設您從幾年前估計的舊模型中獲得邏輯斯諦方程迴歸（二元模型）。因此，您知道參數βk（k = 1,2，...，p），因爲它們是過去估計的。但是你沒有用於擬合模型的數據。我的問題是：我可以在R中引入這個舊的估計對數模型作爲對象嗎（對應於邏輯迴歸模型）？我想用「預測」函數來證明這個邏輯迴歸與

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當我嘗試預測R中的類概率時出錯 - caret

我使用脫字符創建模型。當完成訓練，我得到了以下警告：警告消息：在train.default（X，Y，權重= W，...）：類級別的至少有一個是無效的 - [R變量名稱;如果生成的類概率，這可能會導致錯誤，因爲變量的名稱將被轉換爲：X0，X1 變量的名稱是： str(train) 'data.frame': 7395 obs. of 30 variables: $ alchemy_cat

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ggplot2上具有多個解釋變量的模型的預測行

我的問題是下面這個question我問了幾個小時前。看這篇文章將有助於理解下面的問題。我用1個響應變量和2個解釋變量建立模型，其中一個是因子。在我的模型中，響應變量被轉換。我想在圖表上顯示我的變量，但我希望解釋變量不被轉換。此外，我想添加我的模型給出的預測線，爲此目的應該進行迴歸轉換！並且要添加一個更小的難度，我想在ggplot上完成。我的問題是如何將@Roland's solution擴展

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預測的線性迴歸的預測數量不同

我期待着我在這裏忽略一些顯而易見的事情。我試圖建立過度擬合的演示。我有一個二次生成函數，我已經繪製了20個樣本，現在我想要擬合遞增程度的多項式線性模型到採樣數據。由於某種原因，無論我使用哪種模型，每次運行predict時，都會返回N個預測值，其中N是用於訓練模型的記錄數。無論多項式的式中的程度，其中包括簡單的情況'y~x'的 set.seed(123) N=20 xv = seq(1,5,

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爲什麼R gbm模型預測不符合模型擬合？

我正在使用脫字符號來匹配gbm模型。當我撥打trainedGBM$finalModel$fit時，我得到的輸出顯示正確。但是當我打電話給predict(trainedGBM$finalModel, origData, type="response")時，我得到了非常不同的結果，並且predict(trainedGBM$finalModel, type="response")即使附加了origDa