我一直在尝试使用带有REALDATA的PyMC3实现贝叶斯线性回归模型(即不是来自线性函数+高斯噪声)来自sklearn.datasets中的数据集。我选择了形状为(442,10)的属性数量最少的回归数据集(即load_diabetes())；即442个样本和10个属性。我相信我的模型工作正常，后验看起来足够好，可以尝试和预测以弄清楚这些东西是如何工作的，但是......我意识到我不知道如何使用这些贝叶斯模型进行预测!我试图避免使用glm和patsy表示法，因为我很难理解使用它时实际发生了什么。我尝试了以下操作:Generatingpredictionsfrominferredpara
这个问题在这里已经有了答案:HowtoaccesselementofaVectorUDTcolumninaSparkDataFrame?(5个回答)关闭5年前。我在PySpark(ML包)中训练了一个LogisticRegression模型，预测的结果是一个PySpark数据帧(cv_predictions)(参见[1])。probability列(参见[2])是vector类型(参见[3])。[1]type(cv_predictions_prod)pyspark.sql.dataframe.DataFrame[2]cv_predictions_prod.select('probabi
在发帖之前，我做了很多搜索，发现thisquestion这可能正是我的问题。但是，我尝试了答案中提出的建议，但不幸的是，这并没有解决它，我无法添加评论以请求进一步解释，因为我是这里的新成员。无论如何，我想在Python中使用带有scikit-learn的高斯过程，从一个简单但真实的案例开始(使用scikit-learn文档中提供的示例)。我有一个名为X的2D输入集(8对2个参数)。我有8个对应的输出，收集在一维数组y中。#Inputs:8pointsX=np.array([[p1,q1],[p2,q2],[p3,q3],[p4,q4],[p5,q5],[p6,q6],[p7,q7],[
我需要知道如何以我可以自己生成预测概率的方式返回逻辑回归系数。我的代码如下所示:lr=LogisticRegression()lr.fit(training_data,binary_labels)#Generateprobabitiesautomaticallypredicted_probs=lr.predict_proba(binary_labels)我假设lr.coeff_值将遵循典型的逻辑回归，因此我可以返回这样的预测概率:sigmoid(dot([val1,val2,offset],lr.coef_.T))但这不是恰当的表述。有没有人有从ScikitLearnLogisticR
我正在用python中的sklearn逻辑回归解决分类问题。我的问题是一般/通用问题。我有一个包含两个类/结果(正/负或1/0)的数据集，但该数据集非常不平衡。有约5%的阳性和约95%的阴性。我知道有很多方法可以处理这样的不平衡问题，但没有找到一个很好的解释来说明如何使用sklearn包正确实现。到目前为止，我所做的是通过选择具有正面结果的条目和随机选择的相同数量的负面条目来构建平衡的训练集。然后我可以将模型训练到这个集合，但我不知道如何修改模型以处理原始不平衡的总体/集合。执行此操作的具体步骤是什么？我翻遍了sklearn文档和示例，但没有找到很好的解释。
我正在尝试实现这个算法来找到单个变量的截距和斜率:这是我更新截距和斜率的Python代码。但它没有收敛。RSS随着迭代而增加而不是减少，并且在一些迭代之后它变得无限。我没有发现实现算法的任何错误。我该如何解决这个问题？我也附上了csv文件。这是代码。importpandasaspdimportnumpyasnp#Defininggradient_decend#ThisFunctiontakesXvalue,Yvalueandvectorofw0(intercept),w1(slope)#INPUTFEATURES=X(sq.feetofhousesize)#TARGETVALUE=Y(
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改善这个问题吗？更新问题，使其仅关注一个问题editingthispost.去年关闭。Improvethisquestion简短版本:我在一些数据上使用了scikitLinearRegression，但我习惯于p值，所以将数据放入statsmodelsOLS，虽然R^2大致相同，但变量系数都大不相同.这让我很担心，因为最可能的问题是我在某处犯了错误，现在我对任何一个输出都没有信心(因为我可能错误地制作了一个模型，但不知道是哪个)。更长的版本:因为我不知道问题出在哪里，我不知Prop体要包含哪些细节，而且包含所有内容可能太多了。我
如何使用cross_val_score进行回归？默认评分似乎是准确度，这对于回归来说意义不大。假设我想使用均方误差，是否可以在cross_val_score中指定？尝试了以下两种但不起作用:scores=cross_validation.cross_val_score(svr,diabetes.data,diabetes.target,cv=5,scoring='mean_squared_error')和scores=cross_validation.cross_val_score(svr,diabetes.data,diabetes.target,cv=5,scoring=metri
这个问题在这里已经有了答案:Howtogetthenumericalfittingresultswhenplottingaregressioninseaborn(4个回答)关闭4年前.有谁知道如何使用sns.regplot或sns.jointplot在seaborn中显示回归方程？regplot似乎没有任何参数可以传递给显示回归诊断，而jointplot只显示pearsonR^2和p值。我正在寻找一种方法来查看斜率系数、标准误差和截距。谢谢 最佳答案 2015年，seaborn的首席开发人员回复了一项功能请求，要求访问用于生成绘图的
我试图解决thisproblem6inthisnotebook.问题是使用来自sklearn.linear_model的LogisticRegression模型，使用50、100、1000和5000个训练样本来训练一个简单的模型。lr=LogisticRegression()lr.fit(train_dataset,train_labels)这是我试图做的代码，它给了我错误。ValueError:Foundarraywithdim3.Estimatorexpected有什么想法吗？ 最佳答案 scikit-learn期望fit的训练
