predict

1열

1답변

병렬 처리를 위해 foreach 패키지를 사용하여 임의의 포리스트를 실행하려고합니다. 여기에 내가 실행중인 코드가 있습니다. library(doParallel) library(doMC) library(foreach) library(randomForest) Train <- read.csv("Train_Parallel.csv") Test <- rea

0열

1답변

ggplot2로 혼합 효과 모델 결과 오버레이

ggplot2 내 lmer 모델의 결과를 표시하는 데 어려움이 있습니다. 나는 관측 된 데이터 위에 예상되는 회귀선을 표시하는 데 특히 관심이있다. , lmer.declination <- lmer(zlogF0_m60~Center.syll*Tone + (1|Trial) + (1+Tone|Speaker) + (1|Utterance.num), data=data)

0열

1답변

하나의 열에 하나의 숫자 범위를 추가하기위한 맵핑 (purrr)

colA와 colB와 fit 된 glm 오브젝트가있는 데이터 프레임이 R입니다. 이제 dataframe 및 glm 개체와 함께 predict를 사용하여 결과를 예측할 수 있습니다. 그러나 나는 또한 colB + 0.1, colB + 0.2, colB + 0.3 등의 결과를 예측하고 싶습니다. 나는 map (purrr 패키지)로 이것을 수행하려고 생각 했었지

1열

1답변

등급은 어떻게 예측됩니까?

나는 DNNClassifier Estimator를 사용하며 등급을 예측하고 싶습니다. 그러나 사용 예측은 잘 모릅니다. 나는 아래 결과를 기대한다. 예측 평가 : 은 PLZ, 도와 XX는 (사용은 예측) 나에게 아래 , 내 코드 가이드를 제공합니다. """ Define """ JOIN_CSV_COLUMNS = ['USER_ID', 'CONTENT_ID

0열

2답변

Keras - 예기치 않은 예측 결과

시계열을 예측하기 위해 keras LSTM을 만들려고합니다. 내 x_train은 3000,15,10 (예, Timesteps, 기능), 3000, 15,1과 같은 y_train과 같은 많은 모델 (시퀀스 당 10 개의 입력 기능으로 1 개의 출력/시퀀스 만들기)을 구축하려고합니다. 내가 사용하는 코드는 이것이다 : model = Sequential()

1열

1답변

캐럿 :: predict()에서 클래스 확률과 예측을 얻는 방법?

클래스 레이블을 예측하는 것 외에도 예측할 때 새로운 데이터의 각 관찰에 대한 기대치를 반환 할 수 있습니까? library(caret) knnFit <- train(Species ~ ., data = iris, method = "knn", trControl = trainControl(method = "cv", classProbs = TRU

0열

1답변

Tensor Flow Estimator 템플릿 기반 모델 저장 및 복원

나는 tensorflow github에서 신경 네트워크의 간단한 예제를 가져 와서 두 부분으로 나누려고했습니다. 첫 번째 파트는 training + test이고 두 번째 파트는 복원이 필요한 테스트 파트를 분리하는 것입니다. 복원이 작동하는 것처럼 보이지만 예측 기능을 찾을 수 없습니다. from __future__ import print_function

2열

1답변

R에 glmnet을 사용하여 이진 결과에 대한 예측 함수

R에서 cv.glmnet 개체에 대해 예측 함수를 사용하고 있습니다. 예측할 수있는 이진 결과 벡터가 있습니다 (예 : 0 1 1 0 1). 예측 기능은 기본적으로 1 또는 0을 예측하는 예측 확률을 찾기 위해 기본값을 설정합니까? 질문에 대한 답변이있는 설명서를 찾을 수 없습니다. 아래의 일반적인 생각과 코드 : for(holdout in 1:nrow(d

1열

1답변

베이지안 순서 로짓 - 모달 개체를 기반으로 예측 된 y를 시간에 따라 플롯하려고 시도합니다.

저는 수년 동안 여러 국가의 조사를 결합한 데이터 집합이 있습니다. 내 종속 변수 (lrparty)는 설문 조사 응답자에 따라 당사자의 이데올로기 적 위치 (0에서 10까지)입니다. 나는 나이, 성별, 교육, 당파, 응답자의 수입과 같은 여러 독립 변수를 가지고있다. 각 당사자 및 각 설문 조사에서 모달 개인 (예 : 연령대가 31 세, 여성 = 1, 교육

0열

1답변

예측 기능 수행시 R에 오류 발생

선형 모델에 대해 데이터를 예측하려고 할 때마다 다음 오류가 발생합니다. 경고 메시지 : 'newData의'을 (를) 찾을 101 행하지만 변수는 코드 조각 trainingFrame = data.frame(weeksTrainingConv,bugsTraining) validateFrame = data.frame(weekTestConv,bugsTest)