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我确实希望对一些数据进行隐含的ODE，如果我使用稳健回归的话，那就更好了。这个特性是在ciply0.17中实现的，但是ODE求解器(assimulo包)似乎需要ciply0.16(使用ciply0.17：anaconda3/envs/scipy0.17/lib/python3.4/site-packages/scipy/linalg/../../../..中有一节涉及稳健
浏览 4提问于2016-03-16得票数 0
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我正在使用MASS中的rlm函数来执行稳健的回归。与lm不同，summary函数不返回r平方的值。(很抱歉，我不知道如何用一种更好的格式来写这篇文章)
浏览 0提问于2020-02-05得票数 4
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有没有python包(statsmodel/scipy/pandas/etc...)具有在python中估计具有自回归误差的线性回归模型的系数的功能，例如下面的SAS实现？
浏览 2提问于2016-04-12得票数 2
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我使用以下代码查找Linregress参数：from scipy.optimize import curve_fitprint(res)由此我得到了所有的线性回归参数对我来说，挑
浏览 4提问于2018-09-24得票数 1
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我试图将logit回归从Stata复制到R。在Stata中，我使用“稳健”选项来具有稳健的标准错误(异方差-一致的标准错误)。我能够复制来自Stata的完全相同的系数，但是我不能有与包“三明治”相同的健壮的标准错误。
我尝试了一些OLS线性回归的例子，似乎R和Stata的三明治估计给了我同样的稳健标准误差。有谁
浏览 5提问于2014-12-08得票数 15
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赤霉病的稳健回归
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对于稳健线性回归的目的，我要实现一个具有Geman-McLure损失函数的M-估计。M-估计类出现在中，Geman-McLure可在第13页找到。为了解决极小化问题，建议使用。
浏览 1提问于2016-04-05得票数 1
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我试图用MATLAB的fitlm工具计算一些数据的线性回归。使用普通最小二乘(OLS)，我得到了相当低的R-平方值(~ 0.2-0.5)，有时甚至是不切实际的结果。然而，当使用稳健回归(特别是'talwar‘选项)时，我得到了更好的结果(R2 ~ 0.7-0.8)。以下是一些数据的
浏览 10提问于2017-09-22得票数 0
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我正在研究状态模型中的稳健线性回归，但我找不到一种方法来指定这种回归的“权重”。例如，在最小二乘回归中，为每个观测分配权重。类似于WLS在状态模型中所做的工作。
还是有办法绕过它？
浏览 7提问于2017-08-06得票数 0
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滚动线性回归
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我需要一次对X个周期执行滚动线性回归。我有以下熊猫数据框架：0 43542 657我可以使用scipy对整个数据帧执行线性回归，如下所示：然后为了得到线性回归</em
浏览 0提问于2015-09-02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，
浏览 124提问于2021-07-27得票数 1
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由于我的数据受离群值和自相关以及异方差性的影响，我试图建立一个稳健的回归。但是，我不确定来自质量包的函数"rlm“是否与Newey West标准错误兼容。有谁知道这两种功能的结合是否对彼此有不利的影响？下面是一个代码示例，说明我正在努力完成的任务：fit2 <- coeftest(fit1,
浏览 1提问于2018-06-06得票数 1
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线性回归假设
、、
我读到，我们对线性回归作了以下假设：
因此，这些假设是特定于线性回归或适用于所有类型的回归技术，如支持向量回归，拉索和岭回归，逐步回归等。
浏览 0提问于2020-03-11得票数 3
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当数据集具有许多相关特征时，我在评论中看到了一条关于决策树S的建议，而不是像神经网络这样的线性模型。因为为了避免多重共线性。一个类似的问题已经提出，但没有得到真正的回答。137573/do-classification-trees-need-to-consider-the-correlation-between-attributes
或者在这里在监督学习中，为什么有相关的特征是不好的&text=Though%20single%20tr
浏览 0提问于2020-07-13得票数 1
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我想解决一个小的回归问题。我的数据集由两个特性组成：
我在ML是新来的，我想自己做一些事情。我该如何改进我的模型？我在想：
使用
浏览 2提问于2020-09-19得票数 0
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我有一个线性函数拟合的数据，它决定了其他工作(没关系，不重要)。我使用的是numpy.polyfit，当我只包含数据和拟合程度时，它就会生成这样的图：现在，拟合是可以的，但普遍的共识是，最佳拟合线正被其上方的红色数据点所扭曲，而我实际上应该与它下面的数据进行拟合，它形成了一个很好的线性形状(从拥挤的蓝色点开始)。因此，我试图在我对polyfit的调用中添加一个权重，并且我选择了任意加权1
浏览 1提问于2016-03-07得票数 0
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稀疏最小二乘回归
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我试图拟合线性回归Ax = b，其中A是稀疏矩阵，b是稀疏向量。我尝试过scipy.sparse.linalg.lsqr，但是很明显，b需要是一个numpy (密集)数组。如果我真的跑了A = scipy.sparse.coo_matrix(A)b = scipy.sparse.coo_matrix(b)
scipy.sparse.linalg.lsq
浏览 6提问于2015-08-08得票数 2
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我有一个熊猫的数据如下(快照)，我试图重新校准一个回归方程。Loss = (EXP(-1.01 + (-0.08 x mob)) x Price)我想对可用的新数据进行拟合，但不确定如何将新的系数输入到现有的方程中。损失是我的目标变量，暴徒和价格是我的自变量。
例如：New Loss equation = (EXP(b1 + (b2 x mob)) x Price) .请让我知道如何做到这一点？我认为建立模型的人使用了交互和线性回归，但我不确定，我正在
浏览 10提问于2022-03-28得票数 0
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我想得到我的数据的线性回归的斜率，但Y包含一些nan values...thus它扰动线性回归函数…例如：import numpy as np
import numpy.ma as ma但这是一样的…
浏览 22提问于2016-07-17得票数 0
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在机器学习的coursera课程中，它说梯度下降应该收敛。我们如何在现实世界中使用scikit-learn中的线性回归？或者为什么scikit-learn不在线性回归输出中提供梯度下降信息？
浏览 0提问于2015-12-26得票数 26
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