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PatsyError:模型缺少必需的结果变量

PatsyError是一个错误类型，它表示模型缺少必需的结果变量。Patsy是一个Python库，用于描述统计模型（尤其是线性模型）的公式语法。在使用Patsy构建模型时，必须指定一个结果变量，该变量是模型的目标，用于预测或分析数据。

在解决PatsyError时，需要确保模型中包含必需的结果变量。这可以通过在模型公式中指定结果变量来实现。公式语法通常使用~符号将自变量和因变量分隔开来。例如，如果我们有一个名为"target"的结果变量和两个自变量"var1"和"var2"，可以使用以下公式构建模型：

target ~ var1 + var2

在这个例子中，"target"是必需的结果变量，"var1"和"var2"是自变量。确保在构建模型时，所有必需的结果变量都被正确指定。

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相关搜索:Python中的多元线性回归(PatsyError:模型缺少所需的结果变量)缺少必需的请求正文 Laravel:缺少必需的参数模型：__init__()缺少1个必需的位置参数：“TypeError”类变量-缺少一个必需的位置参数 Django模型方法错误:缺少1个必需的位置参数：“self”ErrorException缺少必需的参数laravel [Route: editoffice]缺少必需的参数 ctx是缺少的必需参数清单:缺少必需的属性: autoRevokePermissions 角色是缺少的必需参数 Maven:缺少必需的java项目 Laravel :路由缺少必需的参数缺少必需的依赖项['numpy']缺少必需的模块"libtesseract libleptonica“Laravel -缺少路由的必需参数 channel是缺少的必需参数 Laravel-缺少必需的参数 Laravel 7缺少必需的参数缺少1个必需的位置参数: django模型中的'on_delete‘

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Interlocked.Increment 以原子操作的形式递增指定变量的值并存储结果

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NeurIPS 2023 | 基于 Llama 的单变量时序预测基础模型

初步结果表明，预训练的时间序列模型可以有效地用于单变量概率时间序列预测，并在未见的数据集上显示出良好的性能。...研究者的贡献如下：提出了Lag-Llama模型，这是一种适用于时间序列基础模型扩展定律分析的单变量概率时间序列预测模型。...对于每个单变量窗口，会计算其均值和方差，并根据这些统计值对窗口中的时间序列进行缩放。同时，还将均值和方差作为与时间无关的实值协变量纳入模型考虑。...实验数据与结果研究者使用Monash时间序列存储库和其他常用来源的时间序列数据来训练Lag-Llama模型。这些数据集的频率和应用领域各不相同，包含超过30万个时间序列。...除了这些初步实验外，研究者计划首先对各种架构设计和模型选择进行消融实验，将以留一法的方式评估模型在其他数据集上的零样本性能，以获得一系列数据集的零样本性能结果，从而进行有趣的分析。

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教程 | 如何为单变量模型选择最佳的回归函数

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