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使用分类建模预测不可观测的数据？
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我有一个教师评价的数据集。问题是“讲师如何改进？”我希望能够对学生的评论是否属于建议进行分类。我已经标记了1000多个观察值，如果是建议，则为1，如果不是，则为0。下面是我的一些代码： df2= df[df['suggestion_improve_instructor']>=0]
df2['text']=df2['How_instructor_improve']我想使用我的模型来对我自己没有标记
浏览 7提问于2020-07-02得票数 0
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我试图获得使用TreeBagger函数创建的模型的5倍交叉验证错误，但是我一直得到一个错误。
使用crossval>evalFun出错--函数'regrTree‘生成以下错误:输入参数太多。我的密码在下面。谁能给我指明正确的方向？
浏览 21提问于2022-09-01得票数 0
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我使用随机森林分类器( R)来预测多个本地植物群落的空间分布，使用各种环境变量作为预测因子。这个分类系统是分层的，每个连续的级别在其类描述中变得更加详细。我知道到目前为止这是非常基本的，但我遇到的挑战是这样的。我想在最好的分类水平上预测这些类的空间分布，但是有太多的环境变化无法以可接受
浏览 3提问于2014-04-14得票数 1
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基于原始数据的新特征自动构造
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有些观测值在原始状态下过于庞大，无法直接用预测建模算法进行建模。对于表格数据，这可能包括投影方法，如主成分分析和无监督聚类方法。对于
浏览 0提问于2017-10-31得票数 3
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我试图弄清楚dismo的预测函数是如何以“x”作为数据层(而不是光栅层)构建的模型运行的。我已经成功地运行模型使用光栅层，并在此基础上制作了预测地图。我的模型如下；model <- maxent(x = sightings.data, p = presence.vector)
sightings.data是一个包含全球定位系统观测地点的数据预测
浏览 8提问于2017-06-19得票数 0
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假设我想发现新品种的鱼。
我有几个模型，每个模型都被训练来识别不同的特征，例如已知鱼类的速度，已知鱼类的大小，它们的已知形状等等。自然，每个模型都将被训练成一组不同的数据: dataset_1用于训练model_speed，dataset_2用来训练model_size，dataset_3用来训练model_shape。把每一种模型的输出组合在一起作为对另一种模型的输入，这样我的“最后”模型就能更好地理解它观察一种新
浏览 0提问于2022-07-02得票数 1
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我正在使用lda命令分析一个2列、234行的数据集(x)：column X1包含预测变量(度量)，column X2包含自变量(分类，4个类别)。我想使用150个观测值建立一个线性判别模型，然后使用其他84个观测值进行验证。在对数据进行随机分区后，我得到了分别具有150和84个观测值的x.build和x.validation。我运行以下代码
fit = lda(x.build$X2
浏览 1提问于2013-09-20得票数 3
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一些建模函数，例如glmnet()，要求(或仅仅允许)将数据作为预测矩阵和响应矩阵(或向量)传入，以用于使用公式。在这些情况下，典型的情况是，predict()方法，例如predict.glmnet()，要求newdata参数提供一个预测矩阵，其特性与用于训练模型的特性相同。当数据数据具有 (R的分类数据类型)时，创建预测矩阵的一种方便方法是<e
浏览 1提问于2017-04-24得票数 4
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由于我的地理信息系统软件的计算能力有限，我试图在R中实现随机森林，以便进行图像分类。我的输入是一个多波段TIFF图像，它被训练成一个ArcGIS文件(目标值0和1)。当我查看混淆矩阵时，我得到以下信息：0 11 3 0.214285714这对我的数据来说是明智的然而，当我在GIS软件中绘制出图像分类输出(二值为0和1<em
浏览 6提问于2019-10-22得票数 0
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我有一个合理的大小(100 K观测)数据集的时变，连续和绝对预测。实际上，分类预测器通常不会改变，但是，每天都会有一个连续的变化。另一种复杂性--我正在努力解决的复杂性--是这样一个事实，即数据被聚集在几个层次上(随着时间的推移，来自同一个个体的测量，数据集中有多个个体)。这个变量是高度不平衡的(30:1)，但是观测值也是时变<
浏览 0提问于2020-06-19得票数 1
假设我在我的数据集中有100个值，并将其分割成80%，训练20%的测试。当预测最后一个值时，预测是基于先前的99 (80测试+ 19已经预测的值)还是仅仅是原始的80火车值？例如:如果使用kd，在预测期间是否将每个数据点插入到树中？
是否可以在下面的场景中使用knn？我有20个列车值，当我添加新的观测值时，我将其分类</
浏览 0提问于2021-07-12得票数 0
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我有一个有261个预测器的数据集，这些预测器是从一组较大的调查问题中提取出来的。224的数值在一个范围内(约1-10，一些1-4，一些简单的二进制，所有使用0，其中没有给出值)，其余是无序类别。我试图使用这些预测器执行分类，并确定前n个预测器。我正在考虑以下办法：
将224个有序预测器转换为数字、居中和缩放。运行单独的建
浏览 0提问于2015-07-27得票数 0
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我现在用隐马尔可夫模型来预测太阳辐射。然而，当我使用Gibbs采样来估计隐藏状态时，减少了4，并且误差很高。现在，我正在考虑如何将多个数据输入到模型中，例如将温度和消耗数据都用作观测值。
因此，我搜索动态朴素贝叶斯分类器。然而，我不知道什么是动态朴素贝叶斯分类器以及如何实现它。
浏览 1提问于2017-08-29得票数 2
我正在处理一个数据集，其中分类变量有很多空空间(不是"NA“，而是"")。例如，在14644次观测中，有一个变量有14587个空空间。有许多这样的变量，其中大多数观察是empty.In事实，这是一个调查数据集，参与者只是选择忽略一个特定的问题。
我从未处理过类似的数据集。在进行任何建模之前，我都在寻求关于如何最好地处理这些数据集的建议。删除包含大量空空间的行或变量似乎<
浏览 0提问于2015-04-02得票数 1
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我目前正在使用LogisticRegression从科学学习在多类分类的问题.我决定使用LogisticRegression，因为我已经阅读了几篇文章，将它描述为一个在它返回的预测概率方面经过良好校准的算法对于分类器的每一个结果，我都要检查分类器的预测概率以及分类观测与训练样本之间的距离。对于某些结果，即使一个类的</e
浏览 2提问于2017-10-05得票数 0
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我有一些关于流量的历史数据，并想预测未来。我引用了http://www.nuriaoliver.com/bicing/IJCAI09_Bicing.pdf的内容。它应用贝叶斯网络来预测自行车数量的变化，在那里我得到了贝叶斯网络，并希望使用贝叶斯网络来预测变化。 我遇到了几个问题。我试图使用朴素贝叶斯来预测数字，但似乎朴素贝叶斯只允许将输出作为几个离散的类。在我
浏览 22提问于2019-04-19得票数 1
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监督学习分类
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我知道k-NN是一种分类方案，对于你想要分类的每个点，取k个最近的邻居，然后使用一定的距离，并使用多数投票对点进行分类。有没有一个类似的回归算法，只有一个类，A类，你有一个数据集，在特征空间中的一些(而不是所有)点在A类中，为了计算特征空间中的一个新点在A类中的概率，你看一下A类的点在距离k内的密度？
浏览 14提问于2019-01-09得票数 0
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