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这提供了predict和simulate方法，但两者都预测了原始时间序列，而不是潜在的潜在因素。
我曾尝试将潜在因素重建为AR过程，但未获成功。.如何生成潜在因素的未来值？
浏览 33提问于2020-06-05得票数 2
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我正在处理一个具有多个分类预测器的多项式响应数据集。 我选择在Python上运行一个分类随机森林，效果很好。我能够得到最重要的贡献因素和它们的部分曲线图。我不能找出哪些预测者对哪个结果贡献最大，并且意识到RF可能不是理解预测者和多个结果之间的动态的最合适的模型。我希望你能提出其他模型，反映结果和预测因素之间的动态关系。谢谢
浏览 27提问于2019-06-29得票数 1
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ML项目-实现2个目标
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目前我的目标是2)然后建立一个基于最佳特征的预测模型(可能包括风险因素，也可能不包括风险因素)。因为你可能知道，并不是所有的重要变量都是很好的预测指标。虽然我可以使用scikit-learn逻辑回归来建立一个预测模型，但是我计划使用Xgboost，因为它在我的数据集中提供了更好的性能(非线性数据稍微不平衡)。我做第一步，因为我必须找出影响结果的风险因素</e
浏览 0提问于2020-01-05得票数 1
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对于一个赋值，我们被要求为一个表中的两个因素变量的所有配对提供预测。我有两个因素和一个线性模型。我希望输出一个表，这样行是一个因素的级别，列是另一个因素的级别，表中的值是这些级别的预测值。我已经做了足够容易的预测，但显示它是造成问题，因为没有任何功能似乎是相当的工作。我原以为tapply()可以这样做，但我似乎不能用线性模型作为函数？有没有办法用我的线性模型预测出一个双向的因素表？
浏览 1提问于2015-10-01得票数 0
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不管怎么说，我正在用支出数据做预测。使用自回归，我能够很好地预测下面的数字，但我想改进这一点。我还有另外两个因素，它们预测不像滞后因素那样好，但在模型中仍然很有用。我的问题是:即使我使用的是预测器的滞后版本，将这些因素包括在模型中是否有效？自回归是否意味着要使用的唯一因素是预测值的滞后版本？我无法显示数据，因为它是敏感的，我的问题是更多的是关于自回归和预测工作的一般情况。
谢谢你的
浏览 0提问于2018-10-11得票数 0
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我想要建立的模型是基于回归的预测，而我针对数据集的领域是金融，即基于宏观/微观经济因素的产品价格预测、价格和需求预测。
我正在寻找一个数据集，其中包含导致产品或商品价值变化的因素。例如，我想预测1单位涤纶纱一年后的价值。影响纱线价格的因素有原油价格、国家国内生产总值、IIP数字、通货膨胀等。因此，我想要一个包含这些因素的报价的数据集，这些因素是最终价格所依赖的。我发现自己很难收集这些数据，因为我不知道导致某
浏览 0提问于2015-05-08得票数 3
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考虑外部因素估计的预测模型
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我试图预测来自不同品牌的4种产品的销售情况。我正在考虑增加外部因素，以便进一步调整预测。
对如何进行有什么想法吗？是否可以使用假设来确定外部因素的权重/影响，然后继续查看对预测值的影响，并根据外部因素的不同场景检查多
浏览 3提问于2022-01-13得票数 0
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ML项目中的预测与因果关系
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我正在执行一项分类任务，并且能够识别重要的预测器(使用随机森林的重要特性)，它们可以帮助分离类或影响结果。假设我的预测模型说Age是影响结果(死亡)的重要因素之一，我如何证明Age是死亡的原因。目前，我所做的是运行一个RF模型来识别重要的特性，并传达这些都是影响结果的top 5特性。
我怎样才能证明这是因果关
浏览 0提问于2019-12-26得票数 3
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我正在拟合一个模型来考虑数据和预测。如果predict.lm()中的predict.lm()包含模型未知的单个因素级别，则所有predict.lm()都会失败并返回一个错误。有什么好的方法可以让predict.lm()返回对模型所知道的那些因素级别的预测，对于未知的因素级别返回NA，而不是仅仅返回一个错误？=as.factor(c("A","B","C","D")))
pr
浏览 4提问于2010-11-26得票数 37
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我正在研究几个因素的影响:睡眠时间，学习时间，焦虑程度，抑郁程度…学生的期末考试成绩。 当我做单变量线性回归分析时，所有的模型都是显着的(因为期末考试分数是一个因变量)，尽管有些模型的R^2很小。然后尝试将所有的预测因素放入一个多元线性回归模型中，结果表明，除了学习时间外，大多数预测因素都是不显著的，在单变量和多变量分析中，学习时间是显着的，具有较大的R^2。或者我应该搜索另一个模型？
浏览 16提问于2020-08-25得票数 0
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当我将lmtree函数与多种因素一起使用时，我注意到来自partykit包的lmtree函数有一个奇怪的行为。如果数据集中没有包含某些级别(此处为"c“和"e")，则预测将随机更改.我猜这意味着lmtree只使用数据集中存在的因素(本例中的“a”和"b“)构建模型，而预测函数则考虑到所有因素("a”、"b“、"c”、"e")。
那么，如何使用lmtree模型的安全因素</e
浏览 0提问于2018-06-26得票数 1
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当预测器是因素(类别)时，coef(glm)或summary(glm)列出所有虚拟变量。有没有办法只将模型中的变量名作为字符向量列出，而不将单个因素分解为C1虚拟变量？
浏览 6提问于2021-12-21得票数 0
2回答
我构建了一个线性回归模型reg_model1，该模型包含了一些因素。然而，在模型中的不同因素集合中，很少有与其他连续变量一起显着的。有没有什么代码可以提供给reg_model1，以生成仅输出最适合模型的预测值的摘要？
浏览 80提问于2021-11-20得票数 0
我建立了一个随机森林模型。预测产出和实际产出是影响因素。有19个类需要预测，但其中一个类没有出现在测试数据集中。然后，我想用这个公式计算模型的精度：生成此错误消息：
ActualO
浏览 2提问于2015-08-21得票数 0
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假设不同公司的股票价值是我的模型的目标。简单地说，我想得到一些内部预测值的精确权重，这些指标向我展示了它们对各自公司股票价值的确切影响。内部预测和外部预测也可能存在，但我不认为这是一个问题，因为我认为在考虑内部预测器的权重时，您应该考虑所有外部预测因素。不
浏览 0提问于2019-03-07得票数 2
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比如说，我正在使用朴素贝叶斯在R中建立一个机器学习模型。因此，我将使用naiveBayes包构建一个模型，如下所示通过打印模型，我也可以打印出模型的权重我做了如下的预测，这给了我一个类作为预测然而，我的问题是，有没有办法看哪一列对这个预测影
浏览 2提问于2015-12-06得票数 6
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我试着在R中做一些预测。我加载并清理了数据，拟合了一个模型，并做了一个看起来相当不错的预测。我现在的问题是，我的预测给出了某个因素出现的概率百分比，而不是这个因素本身：但我想这样做：，我该怎么做？
浏览 1提问于2017-11-17得票数 0
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我正在用一个特殊的因子变量来拟合一个glm模型，其中的数据不包含我想要应用该模型的数据中该变量的所有级别。未知的水平是可以忽略的，所以不管模型为他们预测了什么，只要它把rest当作训练和应用数据中相同的级别，我就不在乎。由于应用程序数据中有未知的因素级别会导致错误，所以我搜索了一个解决方法，并在这里找到了@matt_k提供的一个很好的解决方案：。3 15.10000
Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
浏览 0提问于2019-02-14得票数 0
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我建立了一个LSMT模型来预测患病的奶牛。我也有风险因素，如奶牛的大小和高度(静态风险因素)，我想结合到ML模型。我发现尺寸是几何分布的。我的问题是如何将它作为一个特性插入到模型中？
浏览 0提问于2021-04-20得票数 1
我创建了一个逻辑回归模型，它可以预测NFL足球比赛的结果。它根据球队的记录、对手的记录、传球码、冲场等特征来预测结果。我建立了模型并计算了每个预测因子的系数，发现团队的记录和对手的记录对球队是否赢有很大的影响。事实上，不管谁有更好的记录，不管他们的其他特征怎么说，模型都会预测他们会赢。下面是一个图表，显示了我的每个预测因子的系数，并按重要性排序：我知道记录对于足球比赛的结果是很重要的，但是有很多因素也应该有影响。我想到的第一个想
浏览 0提问于2022-03-10得票数 1
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