我使用Python的Scikit-learn库编写了一个简单的线性回归和决策树分类器代码来预测结果。它运行良好。我的问题是，有没有一种方法可以反向执行此操作，以根据推算结果(准确度最高的参数)预测参数值的最佳组合。或者我可以这样问，是否有分类、回归或其他类型的算法(决策树、SVM、KNN、逻辑回归、线性回归、多项式回归...)可以基于一个结果预测多个结果(或更多)参数？我尝试通过放置多变量结果来做到这一点，但它显示错误:ValueError:Expected2Darray,got1Darrayinstead:array=[101905182268646624465].Reshapeyo
我想学习机器学习，偶然发现了youtubesiraj和他的Udacity视频，想尝试学习一些东西。他的引用视频:https://www.youtube.com/watch?v=vOppzHpvTiQ&index=1&list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3在他的视频中，他导入并读取了一个txt文件，但是当我尝试重新创建txt文件时，它无法正确读取。相反，我尝试使用相同的数据创建一个pandas数据框并对其执行线性回归/预测，但随后出现以下错误。发现样本数量不一致的输入变量:[1,16]和一些关于传递一维数组的内容，我需要reshape它们。然后当我
我正在对有些共线的数据运行岭回归。用于识别稳定拟合的方法之一是脊迹，这要归功于scikit-learn上的出色示例，我能做到。另一种方法是随着k的增加计算每个变量的方差膨胀因子(VIF)。当VIF降至Statsmodels有VIF的代码，但它是用于OLS回归的。我试图改变它来处理岭回归。我正在根据示例回归分析第5版第10章检查我的结果。我的代码生成了k=0.000的正确结果，但在那之后就没有了。可用的SAS代码可用，但我不是SAS用户，我不知道该实现与scikit-learn(和/或statsmodels)之间的区别。我已经坚持了几天，所以非常感谢任何帮助。#http://www.at
计量经济学背景FamaMacbeth回归是指对面板数据运行回归的过程(其中有N个不同的个体，每个个体对应多个时期T，例如日、月、年)。所以总共有NxTobs。请注意，如果面板数据不平衡也没关系。FamaMacbeth回归首先对每个时期进行跨部门回归，即在给定时期t将N个个体集中在一起。并为t=1,...T执行此操作。所以总共运行了T个回归。然后我们有每个自变量的系数时间序列。然后我们可以使用系数的时间序列进行假设检验。通常我们取平均值作为每个自变量的最终系数。我们使用t-stats来检验显着性。我的问题我的问题是在pandas中实现它。从pandas的源代码中，我注意到有一个名为fam
我没有发现我的正则化线性回归代码有什么问题。不规则化我只是这样，我有理由确定这是正确的:importnumpyasnpdefget_model(features,labels):returnnp.linalg.pinv(features).dot(labels)这是我的正则化解决方案代码，我看不出它有什么问题:defget_model(features,labels,lamb=0.0):n_cols=features.shape[1]returnlinalg.inv(features.transpose().dot(features)+lamb*np.identity(n_cols))
我的DataFrame对象看起来像amountdate2014-01-0612014-01-0712014-01-0842014-01-0912014-01-141我想要一种散点图，x轴为时间，y轴为数量，数据中有一条线来引导观察者的视线。如果我使用pandasplotdf.plot(style="o")它不太正确，因为那条线不在那里。我想要类似示例的东西here. 最佳答案 注意:这与IanThompson的回答有很多共同之处，但方法不同，足以将其作为一个单独的答案。我使用问题中提供的DataFrame格式并避免更改索引。Seab
我一直在上神经网络类(class)，但并不真正理解为什么我从逻辑回归和两层神经网络(输入层和输出层)的准确度得分中得到不同的结果。输出层使用sigmoid激活函数。根据我学到的知识，我们可以在神经网络中使用sigmoid激活函数来计算概率。如果不完全相同，这应该与逻辑回归试图实现的目标非常相似。然后从那里反向传播以使用梯度下降最小化错误。可能有一个简单的解释，但我不明白为什么准确性分数差异如此之大。在这个例子中，我没有使用任何训练或测试集，只是简单的数据来证明我不理解的地方。逻辑回归的准确率为71.4%。在下面的示例中，我刚刚为“X”和结果“y”数组创建了数字。当结果等于“1”时，我故
Pytorch:全连接神经网络-解决Boston房价回归问题Copyright:JingminWei,PatternRecognitionandIntelligentSystem,SchoolofArtificialandIntelligence,HuazhongUniversityofScienceandTechnologyPytorch教程专栏链接文章目录Pytorch:全连接神经网络-解决Boston房价回归问题MLP回归模型房价数据准备搭建网络预测房价MLP回归模型使用sklearn库的fetch_california_housing()函数。数据集共包含20640个样本，有8个自变量
我有一个4维numpy数组(x,y,z,time)并且想在每个x,y,z处通过时间维度做一个numpy.polyfit协调。例如:importnumpyasnpn=10#sizeofmyx,y,zdimensionsdegree=2#degreeofmypolyfittime_len=5#numberoftimesamples#MakesomedataA=np.random.rand(n*n*n*time_len).reshape(n,n,n,time_len)#AnxvectortoregressthroughevenlyspacedsamplesX=np.arange(time_l
下面的代码为我提供了最佳拟合线的平线，而不是沿着适合数据的e^(-x)模型的漂亮曲线。谁能告诉我如何修复下面的代码以使其适合我的数据？importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.optimizedef_eNegX_(p,x):x0,y0,c,k=py=(c*np.exp(-k*(x-x0)))+y0returnydef_eNegX_residuals(p,x,y):returny-_eNegX_(p,x)defGet_eNegX_Coefficients(x,y):print'xis:',xprint'yis:',y#C
