prediction

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Vorhersage mit lme4 auf neuen Ebenen

Ich versuche, ein Mixed-Effects-Modell anzupassen und dann dieses Modell zu verwenden, um Schätzungen für ein neues Dataset zu generieren, das verschiedene Ebenen haben kann. Ich erwartete, dass die S

r prediction lme4 mixed-models random-effects 2015-03-25

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GBM multinomiale Verteilung, wie predent() verwendet wird, um vorhergesagte Klasse zu erhalten?

ich aus dem gbm Paket in R. die Multinomialverteilung verwenden Wenn ich die predict Funktion zu verwenden, erhalte ich eine Reihe von Werten: 5.086328 -4.738346 -8.492738 -5.980720 -4.351102 -4.73804

r prediction categorical-data multinomial gbm 2013-08-15

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Einstellen einer oberen Grenze von 0 auf einem 3d Löss Glättung mit negativen Werten in R

Ich habe ein bisschen eine bizarre Frage, aber ich hoffe, jemand kann mir helfen. Ich versuche, eine Oberflächendarstellung des Grund eines Sees zu erstellen und dann einige Punkte zeigt Pflanzen Freq

r interpolation regression prediction loess 2014-01-16

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Pybrain Zeitreihen Vorhersage mit LSTM rekurrenten Netze

Ich habe eine Frage im Zusammenhang mit der Verwendung von Pybrain zur Regression einer Zeitreihe. Ich plane, die LSTM-Schicht in Pybrain zu verwenden, um eine Zeitreihe zu trainieren und vorherzusage

python neural-network time-series prediction pybrain 2014-09-22

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Bayes vorhersagen, tiefgestellt außerhalb der Grenzen

Ich habe einige Probleme mit der Vorhersagefunktion, wenn Sie bayesglm verwenden. Ich habe einige Posts gelesen, die sagen, dass dieses Problem auftreten kann, wenn die Out-of-Sample-Daten mehr Ebenen

r prediction glm predict bayesglm 2014-06-16

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Was ist der Unterschied zwischen lm (Angriff $ R ~ Angriff $ OBP) und lm (R ~ OBP)?

Ich versuche mit R ein lineares Modell zu erstellen und damit einige Werte vorherzusagen. Der Gegenstand ist Baseball-Statistiken. Wenn ich dies tun: obp <- lm(offense$R ~ offense$OBP) predict(obp, n

r dataframe prediction lm predict 2014-03-12

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Schätzung der Konfidenzintervalle um den Kalman-Filter

Ich habe daran gearbeitet, einen Kalman-Filter zu implementieren, um nach Anomalien in einem zweidimensionalen Datensatz zu suchen. Sehr ähnlich dem ausgezeichneten Post, den ich hier gefunden habe. A

python numpy prediction kalman-filter 2014-06-25

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Kreuzvalidierung für glm() Modelle

Ich versuche eine 10-fache Kreuzvalidierung für einige Glm-Modelle, die ich früher in R gebaut habe. Ich bin ein wenig verwirrt über die cv.glm() Funktion im boot Paket, obwohl Ich habe viele Hilfedat

r partitioning prediction glm cross-validation 2014-01-27

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Index außerhalb der Grenzen (Caret Variable Bedeutung für Random)

ich ein Modell in R trainiert haben: require(caret) require(randomForest) myControl = trainControl(method='cv',number=5,repeats=2,returnResamp='none') model2 = train(increaseInAssessedLevel~., data

r prediction random-forest 2013-09-02

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Fehler in der Formel (Formel): '.' in Formel und keine 'Daten' Argument

Ich bin Tring Neuralnetz für die Vorhersage verwenden. Erstellen Sie einige X: x <- cbind(seq(1, 50, 1), seq(51, 100, 1)) erstellen Y: y <- x[,1]*x[,2] geben ihnen einen Namen colnames(x) <- c('x1

r formula prediction 2013-07-22

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