predict

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我有你的同樣的問題，Tensorflow, probability of predicted value?但我使用預測2，我不知道如何打印預測的百分比（置信度）。我的問題是，我可以重用你的代碼（或其中的一部分）在我的？或者如何使用pedict_proba？（我是新的Python，我需要大量的幫助）。這是我的代碼： (MAIN) This one activate the predict 2 :

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R - `qr.lm`函數在哪裏

我想了解R函數predict.lm如何在R中工作。所以，我在控制檯中輸入函數的名稱來查看代碼，將代碼複製到新的腳本和呼叫Pred提供給新的功能： pred <- function (object, newdata, se.fit = FALSE, scale = NULL, df = Inf, interval = c("none", "confidence", "prediction

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預測更大範圍

我想擬合更寬的x範圍的數據並預測y值。讓我們假設我有'IRIS的數據集，並從該post library(dplyr) cc <- iris %>% group_by(Species) %>% do({ mod <- nlsLM(Sepal.Length ~ k*Sepal.Width/2+U, start=c(k=10,U=5), data = ., trace=

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predict.lm迴歸後與Y中的缺失數據

我不明白如何使用predict.lm命令通過線性迴歸生成預測值，因爲當因變量Y的某些值丟失時，即使沒有丟失獨立的X觀察值。在代數上，這不是問題，但我不知道在R中使用它的有效方法。以例如這個假數據框和迴歸模型爲例。我試圖在源數據框中分配預測，但由於缺少一個Y值，我無法這樣做：出現錯誤。 # Create a fake dataframe x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)

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用不同的函數形式手動預測

我有一個glm係數的數據框（下面的betas）。數據框包含協變量標籤，協變量形式和估算值。這些形式是線性的（Li），平方/平方（Sq）和log（Ps）。 betas <- structure(list(CovGen = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "G", "H"), Form = c("Li", "Li", "Li", "L

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用Arima模型在R中預測數據

我是R語言的初學者，我有一個按產品收到的請求數量的月度數據列表，我如何使用ARIMA模型（最佳模型）對任何類型的數據進行預測。我使用了下面的代碼，但我不知道結果是否正確和可靠，或者我必須更改此代碼中的其他模型或簡單更改。腳本： #Step 1: Plot Qty data as time series data <- structure(c(3108L, 2508L, 3516L, 382

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序:: predict.clm不能正常工作

我很困惑，爲什麼我的代碼不工作： library(ordinal) X_train = matrix(rnorm(25,5,5), 5,5) colnames(X_train) = paste("Topic", 1:5) Y_train = as.factor(c(4,2,1,3,2)) result = clm(Y_train ~ X_train) X_test = matrix(n

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隨機森林在R：新因子水平在訓練數據

OK不存在，因此與泰坦尼克號比賽的另一個新手問題：我試圖運行對我的測試數據的隨機森林預測。我所有的工作都是在測試和訓練數據結合的基礎上完成的。我現在已經拆了2 TESTDATA和trainingdata 我有以下代碼： trainingdata <- droplevels(data.combined[1:891,]) testdata <- droplevels(data.combined[

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如何多重插補

busan<-subset(influ_busan, select = c(CNT,temp_min,temp_diff,humid_mean,hpa_mean,rad_mean,wind_mean,o3)) new_busan<-mice(busan, seed=12345, n=5) lm_busan <- with(new_busan,lm(CNT~temp_min+temp_dif

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插值到柵格

我有一個包含LAT，LON和溫度數據的三列數據集我想生成一個基於24個數據記錄器數據點預測景觀溫度的柵格圖像。該數據集可以訪問這裏：DATA 這是我這一步嘗試： #Lets try to interpolate the data onto a raster library (raster) library (gstat) library (sp) #Temp and XY data t