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回归模型中预测负值的处理方法
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我观察了使用文本数据(描述)作为预测变量来预测收入。pred))问题是，我得到的是负预测(在输出中标有星号)，这是没有意义的(总收入不能是负的)。我假设这是常见的，当你用向量化的文本数据(稀疏矩阵)预测一个连续变量时，其中包含大量的</e
浏览 150提问于2021-02-23得票数 0
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我正在使用逻辑回归处理流失预测数据集。该模型的预测准确率为95%，但混淆矩阵给出了以下输出： [ 70, 0]], dtype=int64)
我怎样才能建立模型来预测真实的负值呢
浏览 2提问于2020-01-16得票数 0
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检索预测结果为负
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我有以下样本数据，使用回归算法来预测时间。我也使用lightgbm和xgboost训练了模型，然而，我检索到了非常糟糕的预测结果，预测结果是否定的。我不确定我在这里做错了什么。('R2',R_squared) 结果 Train RMSE is 5385.50, Test RMSE is 1245.1,R2 -2.9991290197894976e+31 使用optuna优化的XGBoosty_pred,y_test)
print(&
浏览 25提问于2021-08-09得票数 1
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R预测软件包中的动态回归
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我有两个变量的时间序列，代表两种货币: SYP (叙利亚镑)和LBP (黎巴嫩镑)。这些数据代表了前六个月两种货币的每日价值。以前，我使用SYP作为因变量，LBP作为自变量运行一个标准回归模型。，比标准回归模型的回归系数小得多。此外，假设LBP在未来15天内为0变化的模型进行预测时，得到了一条相当平坦的预测曲线，由于系数估计为负值，随着LBP<e
浏览 2提问于2021-03-09得票数 0
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我正在研究房屋价格数据，目标是预测房价。如果它是正确的，是否有任何方法来控制训练，使模型总是预测至少积极的价值。我们能有一些正值的激活函数吗？
我能用泊松损失吗？
浏览 0提问于2020-09-02得票数 1
Xgboost的文档意味着使用Cox PH损失训练的模型的输出将是个人预测乘数的指数(相对于基线风险)。没有办法从这个模型中提取基线风险来预测每个人的整个生存曲线吗？生存: Cox :对右截尾生存时间数据的Cox回归(负值被认为是右截尾)。请注意，在风险比标度上返回预测值(即比例风险函数h(t) = h0(t) * HR中的HR
浏览 4提问于2018-11-28得票数 3
我正在开发一个使用线性回归来预测年龄的模型。我知道年龄是从0到100，这是一个可能的值。我在最后一层中使用了conv 1 x 1来预测实际值。是否需要在卷积1x1的输出后添加ReLU函数以保证预测值为正值？目前，我没有添加ReLU，一些预测值变成了负值，比如-0.02 -0.4…
浏览 0提问于2019-01-04得票数 4
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处理、准备用于回归的单词包数据。
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我试图建立一个回归模型来预测作者的年龄。我正在使用(Nguyen等人，2011年)作为我的依据。
使用一袋单词模型，我计算每个文档的单词数量(这是来自板的帖子)，并为每一篇文章创建向量。我限制了每个向量的大小，使用的特征是顶部k (k=number)最常用的单词(停止词不使用)。当我在测试数据上测试模型时，我得到一个很低的r 2分数(0.00-0.1)，有时甚至是
浏览 9提问于2016-05-29得票数 2
我有一个线性回归随机森林模型，根据一组变量预测植物高度。+ Precipitation_of_Wettest_Month, data = training, importance=TRUE, na.action = na.roughfix) 但是，当我查看预测值时，我看到了一些负数，尽管在我的训练数据集中，因变量没有负值--因为我正在预测植株高度，负值在物理上是不可能的。> min(rf_model$predicted)
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浏览 37提问于2020-07-23得票数 0
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随着我增加了科学知识学习's GradientBoostingRegressor中的树木数量，我得到了更多的负面预测，尽管我的训练或测试集中没有负值。我有大约10个特征，其中大部分是二进制特性。我正在调整的一些参数是：学习深度；负值百分比在~2%时达到最大值。1(树桩)的学习深度似乎有最大的负值%。随着树木的增加和学习率
浏览 0提问于2014-06-24得票数 11
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我有一个36K处理的数据集，每一个都有7个特性。每个集合代表一个任务，我知道完成每个任务需要多长时间。我想要建立一个模型，它能够预测未来任务的持续时间。我只知道了决策树(DT)，并试图将它应用于我的问题。结果的准确度分数为0.03。我认为DT是不合适的，因为时间是连续的，DT是用来分类的。
哪种算法适合持续时间预测？我的环境: Python和sklearn，如果这很重要的话。
浏览 0提问于2016-12-01得票数 3
在python中，我使用元音wabbit来解决上下文强盗问题。Vowpal wabbit有一个预测模型，它使用双稳健的方法来建立一个回归模型来预测不同行为的成本。该模型已被勘探策略用于输出预测。有没有办法(在python中)打印预测回归模型是什么以及变量、系数是什么。我找不到像典型回归模型摘要
浏览 9提问于2022-04-07得票数 0
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我正在使用Sklearn进行功能选择：基于L2的特征选择: LogisticRegression.coef培训集是标准化的。
当某一特征在随机森林估计中表现出显著的重要性，而在Logistic回归中表现为负系数时，该如何解释？
浏览 0提问于2019-09-19得票数 1
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我正在使用svm.SVR()从科学工具包-学习应用Logistic回归对我的培训数据，以解决相似性问题。使用GridSearchCV，我正在寻找最佳的超参数使用得分作为"R2“。最好的超参数是C=1, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.001, gamma=0.005, kernel='rbf', shrinking=我将培训数据和培训标签设置为model.fit(X_train, Y_train)
现在，我在与：prediction
浏览 0提问于2019-06-18得票数 2
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我每周都会尝试预测一个值。我有4个月的时间，周末的实际价值接近于零，但从不为负。我的多项式回归模型对工作日的预测很好，当实际接近于零时，预测结果为负值。如何纠正这一点？
浏览 2提问于2018-08-18得票数 3
对于我的回归问题，我使用了scikit的GridSearchCV -learn来获得最佳的Alpha值，并在我的估计器(Lasso，Ridge，ElasticNet)中使用这个Alpha值。我在训练数据集中的目标值不包含任何负值。但是一些预测值是负值(大约5-10%)。我正在使用下面的代码。我的训练数据包含一些空值，我将通过该功能替换它们。return Lasso(alpha=best_parameters[
浏览 0提问于2013-11-17得票数 0
我有以下问题，我已经训练了一个CNN，我可以在样本中评估网络。我想用经过训练的模型来预测那些我没有根据的图像。然而，我可以在回归模型和预测标签一起实现这些图像的其他特征，以预测Y。CNN评估的唯一方法是推断预测的标签是否对Y有影响，例如，用预测的类或整个回归模型的</
浏览 0提问于2022-05-26得票数 1
我有以下来自StatsModels的OLS模型：y = df['Results']
results = mod.fit() results.predict([1,4])
我不明白为什么第一个值是'1‘的数组需要被传递才能让predict函数
浏览 20提问于2016-09-27得票数 1
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目标是预测客户是否会签署合同，以及他需要多长时间才能签署合同。 因此，我计划如何处理它: 1-训练第一个模型进行分类预测，预测积极的模型。2-仅针对实际签订合同的客户训练二次回归模型，并预测他们的响应时间。3-使用第一个模型，预测正类4-使用第二个模型，预测时间目标，仅基于预测为正的<
浏览 15提问于2019-02-02得票数 0
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回归模型不处理负值
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我正在尝试创建一个模型，在给定一个特性x_i的情况下，通过反向传播来预测y_i这样的y_i=ax^2_i+bx_i+c。📷
考虑到原因，当输出<0时，它的导数也是0，因此输出只是偏倚，但我不明白怎么可能也预测负值。我不会发布任何代码，因为我认为这个问题比编程问题更多的是数学问题，但是如果有必要的话，我可以发布它。
浏览 0提问于2023-03-27得票数 0
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