predict

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我期待從lmer模型中預測'條件'，特別是ns樣條。我已經用mtcars數據集複製了這個問題（技術上很差的例子，但是爲了解決這個問題）。這裏是我嘗試用線性模型做： data(mtcars) mtcarsmodel <- lm(wt ~ ns(drat,2) + hp + as.factor(gear), data= mtcars) summary(mtcarsmodel) coef(mtc

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Keras分類器predict_proba（）不符合預測（）

我正在與Keras NN與Theanos後端，我正在處理與14輸出類的分類問題。我想要預測的類加上相關的概率。問題是predict_proba（）的概率似乎不符合predict（）的預測類，下面是代碼加上1個樣本的結果輸出。 PPRANK = ['pp1', 'pp2', 'pp3', 'pp4', 'pp5', 'pp6', 'pp7', 'pp8', 'pp9', 'pp10', 'pp11'

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在Poisson迴歸中創建預測函數

我有一個數據集，在該數據集中需要對兩週內醫生的訪問次數作爲年齡組函數的變化進行泊松迴歸分析（即< 30 30至50歲，> 50歲），性別和疾病。控制性別和疾病的數量不變的平均值。這裏是我的數據樣本： visits gender age illness 1 female 19 1 1 female 19 1 1 male 19 3 1 male 19

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將預測數據縮放到0和1的範圍內

我在R中做了一個glm，並預測了我得到的結果中的一個模型。我收到pred$fit的值在-1.2和0.7之間變化。不過，我想將這些值重新縮放到0到1之間的範圍，因此我可以在Y軸範圍在這兩個值之間的情況下觀察它。改變ylim是不夠的，因爲不會看到負值。有沒有可以應用於這種情況的功能？

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錯誤的eval（表達式，ENVIR，enclos）：對象roll_belt「中找不到預測

在呼叫，在代碼的末尾，以： predict(pml_training_rf_model_1, pml_validation$classe) 我得到的錯誤：錯誤的eval（表達式，ENVIR，enclos）：對象roll_belt'未找到那是因爲我要調用這樣的功能： predict(pml_training_rf_model_1, pml_validation) 「roll_belt」屬

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「介紹統計學習」第5章 - 重採樣191頁

有人可以幫助這行代碼的用法： library(ISLR) set.seed(1) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto,subset=train) attach(Auto) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) 我正在尋找在代碼最後一行的幫助。有人可以解釋它在做

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R中預測功能的問題

我加載了內置的R數據「女性」，它具有平均美國女性身高和相應體重的表格數據。這個表有15行。使用這些數據我試圖預測高度的特定值的權重。我首先做了一個線性模型，並給出了新的值來預測。但R仍然拿出原始數據中的15位數字。我是迴歸的初學者，所以請告訴我，如果我在這裏做錯了什麼。 data() > women<-data.frame(women) > names(women) [1] "height

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試圖運行地預測

試圖運行下面通過選擇列預測：這裏的現有代碼： model <- glm(Automatable1Y0N ~.,family=binomial(link='logit'),data=train) data <- subset(training.data.raw,select=c(5,6,7,8,10,12,27)) train <- data[1:800,] test <- data[801

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預測holt時出錯（）

我在嘗試預測使用holt（）。 holt(ts(c(999037.5, 998362.5, 999525.0, 999412.5, 1000000.0)),alpha=0.6, beta=0.6, damped=TRUE, initial="optimal", h=5) 我得到以下錯誤： Error in ets(x, "AAN", alpha = alpha, beta = beta, da

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預測泊松迴歸

的，我目前工作的一個數據集與模型 glm1 <- glm(FALL ~ GRP + AGE + SEX + offset(log(FU)), family=poisson, data=dat) 現在我需要做的瀑布量的預測在一年對於女性誰是控制小組。我需要做predict函數，但我不知道如何。我試圖做幾件事，最後嘗試了這一點： levels(dat$GRP) levels(dat$SEX)