在“钻石”数据集中，我使用nest()函数将钻石数据集分成两个分类变量: color和cut。然后，对于每个模型，计算系数和r_square，并将它们存储为数据帧。我通过以下代码成功地做到了这一点： df_dia <- diamonds %>%
# generate summarydata, ~lm(price ~ carat, data=.))
浏览 14提问于2019-04-22得票数 0
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我在R中有一组数据，我想运行回归来测试使用自定义系数的相关性。示例：这给出了b，c和d的系数，但我只想给b，c和d我自己的系数，并找出，例如，r^2。
浏览 4提问于2014-11-20得票数 1
我使用leaps库中的regsubsets来执行最佳子集选择。我需要将它生成的系数与我在模拟数据时指定的“真实”系数进行比较(通过比较，即它们之间的差值的平方，以及总和的平方根)，对于每个预测器。由于regsubsets生成了16个不同的模型，因此我使用一个循环自动完成此操作。它可以工作，但当我从具有x个预测器的</em
浏览 12提问于2021-02-13得票数 0
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我使用了这里提供的代码：https://towardsdatascience.com/ridge-and-lasso-regression-a-complete-guide-with-python-scikit-learn-e20e34bcbf0b唯一的区别是，我对下面给出的数据使用了StandardScalar：sc = StandardScaler任何帮助都是非常感谢的。编
浏览 0提问于2019-01-08得票数 1
我有一些带有异常值的数据集。从简单的线性回归，使用 stat_lin = stats.linregress(X, Y) 我可以得到系数，截距，r_value，p_value，std_err 但我想应用稳健回归方法，因为我不想包括异常值所以我使用了来自Sklearn的Huber regressor， huber = linear_model.HuberRegressor(alpha=0.0, epsilon=1.35)
huber.fit我对结果感到满意，因为系数值更高，回归线与大多数数据点都是拟合的。 然
浏览 124提问于2021-07-27得票数 1
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我想知道当我在一个lm对象上调用R中的vcov()函数时，如何手动计算返回的内容，即方差协方差矩阵。
对角线条目是非常简单的，一个只需要采取st。每个参数的误差和平方。例如，对于方差协方差矩阵的项(z，z)，通过取z估计系数的标准误差(0.1096658)并对其进行平方计算。但非对角线条目呢？有人能提供手动计算这些数据的
浏览 7提问于2021-10-01得票数 0
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我在R中寻找一个函数来计算OLS回归残差的协方差矩阵。我找不到cov()函数在计算协方差矩阵时是否考虑了模型的自由度和模型中的数据点数量。 更新:我正在尝试做一个优化过程，以最小化OLS回归的残差。其中RSS是残差平方和，N是观察值的数量，p是系数的
浏览 52提问于2020-09-01得票数 0
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R-平方测试和验证结果相差很大。
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为了评估我的模型，我打印出了均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和R-平方分数。这些是我得到的结果中的一些例子：Training 1.562072899我知道R平方可以是负的，但是如果两者都属于看不见的数据，那么验证和
浏览 6提问于2017-10-05得票数 2
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我是R.的新手，现在我想绘制数据(两个变量)，并显示包括盒图在内的回归线。除了r平方值和方程图外，我还可以显示这些数据。下面是我展示图表的脚本scatterplot(FIRST_S2A_NDVI, MEAN_DRONE_NDVI, regLine = list(col=&qu
浏览 0提问于2020-10-01得票数 0
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我有一个很大的df，它遵循下面的结构。对于200组中的每一组，我想对30年的数据拟合一个线性模型，然后提取斜率和R平方。data.frame(lm_coef_1, lm_rsq_1)
通过复制粘贴执行200次是不明智的，所以我尝试使用for循环来实现自动化。然而，它不是为每个组生成200个dfs，而是生成一个df，df_i。我尝试用i命名所有变量(lm_i、lm_
浏览 4提问于2021-05-16得票数 0
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我想为Levenberg-Marquardt非线性最小二乘函数nls.lm (minpack.lm库)创建一个包装器，类似于nls2 (nls2库)，给出一种评估模型对观测数据的拟合的蛮力方法。其想法是创建一系列的起始值组合，或者：
将它们传递给一个函数，然后将函数输出与观察到的数据进行比较，为每个起始值组合创建一个R^2值，并运行nls.lm拟合和其中最好的一个。我想在没有循环的情况下这样做，并且在</
浏览 1提问于2016-08-30得票数 2
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这是关于建议的一个一般性问题：我正在建立一个推荐模型，想知道用“决定系数”来评价模型是否是个好主意，而对于纯回归，我经常使用“决定系数”。
浏览 0提问于2022-01-11得票数 0
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正如本所提到的，调整后的R2评分可以通过以下公式计算，其中n是样本数，p是模型的参数数。adj_r2 = 1-(1-R2)*(n-1)/(n-p-1)from sklearn.ensem
浏览 2提问于2020-03-21得票数 0
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通过重采样求出多元回归系数值
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我正在用重采样来计算多个线性模型的系数。在我使用boot函数之前，但是将来需要在分析中包括新的统计数据，所以我认为这种方法更好。一个可复制的例子：ncol = ncol(iris) model.sum <- summary(model)
boot.r</
浏览 2提问于2019-11-13得票数 2
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我正在尝试对不同的变量组合运行模型。我想要一个包含3列的数据框架:变量、p值和r平方。我以mtcars数据集为例。以下是我的代码： combn(2, paste, collapse='*') %>% 1
浏览 0提问于2017-07-24得票数 1
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我通过一个循环对不同时间间隔的数据求和，最后，我通过一个线性模型运行它。目前，我正在对我想要的所有系数进行硬编码，并将它们附加到数据帧中，一旦循环结束，它就会导出CSV。问题是，我有很多变量，并希望在每次迭代中导出所有变量。
有没有办法做到这一点？理想情况下，我希望提取每个自变量的系数、每个独立变量的P值、模型的P值和调整后的模型R</e
浏览 2提问于2016-04-07得票数 0
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上下文:我目前正在制作和比较机器学习模型，以预测住房数据。我有大约32000个数据点，42个特征，我正在预测房价。我比较随机森林回归，决策树回归和线性回归。我可以看出存在一些过度拟合的情况，因为我的初始值与交叉验证值之间的关系如下：
RF: 10倍R平方= 0.758，neg RMSE = -540.2 vs未验证的R平方为0.877，RMSE为505.6LR: 10倍R平
浏览 0提问于2021-01-14得票数 0
我有一些C++代码，它得到大量的X，Y值，并进行线性拟合。Eigen::Matrix<float, Eigen::Dynamic, 2> DX;对于数据值的循环(编辑一点，因为我的数据源比简单数组要复杂一些)： DX(i,0) = x[i]; DY(i,0) = y[i];然后
Eigen::Vector2fDsolution = DX.colPivH
浏览 5提问于2020-06-22得票数 0
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当我使用R运行lm()回归时，我从summary()得到了“残差标准误差”。为什么只有一个残差标准误差值，而不是每个观测值的残差标准误差列表？ (7940 observations dele
浏览 2提问于2019-07-31得票数 2
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