使用LASSO预测收益 1.示例 只要有金融经济学家，金融经济学家一直在寻找能够预测股票收益的变量。...首先，你必须使用你的直觉来识别一个新的预测器，然后你必须使用统计来估计这个新的预测器的质量： ? 但是，现代金融市场庞大。...在将每个模型拟合到先前的数据之后，然后我在st期间进行样本外预测。 预测回归。然后，我通过分析一系列预测回归分析调整后的统计数据，检查这些预测与第一个资产的实现回报的紧密程度。...这一结果表明，您可以通过选择更高的惩罚参数来提高LASSO的预测能力。 ? 5.什么时候失败？ 测试。我通过研究两个替代模拟来结束这篇文章，其中LASSO不应该增加任何预测能力。...下图显示，在这两种情况下，LASSO都不会增加任何预测能力。因此，运行这些模拟提供了一对不错的测试，显示LASSO确实在返回的横截面中拾取稀疏信号。
本文使用Kaggle上的一个公开数据集，从数据导入，清理整理一直介绍到最后数据多个算法建模，交叉验证以及多个预测模型的比较全过程，注重在实际数据建模过程中的实际问题和挑战，主要包括以下五个方面的挑战：...数据共包含21个变量，最后一个变量label是需要我们进行预测的变量，即性别是男或者女 前面20个变量都是我们的预测因子，每一个都是用来描述声音的量化属性。...但是我们更关注的是，预测因子之间是不是存在高度的相关性，因为预测因子间的香瓜性对于一些模型，是有不利的影响的。...因此，我们将我们的数据集的70%的数据用来训练模型，剩余的30%用来检验模型预测的结果。...因为原生的R只支持单进程，通过我们的设置，可以将四个核都使用起来，可以大为减少我们的计算时间。 我们最后的一个步骤就是要将三个模型进行比较，确定我们最优的一个模型： ?
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False df=pd.read_csv('C:/Users/xpp/Desktop/data.csv', nrows=11856) #创建训练和测试集...Test') plt.plot(y_hat_avg['Holt_Winter'],label='Holt_Winter') plt.legend(loc='best') plt.show() 算法：Holt-Winters...季节性预测模型是一种三次指数平滑预测，除了水平和趋势外，还将指数平滑应用到季节分量上。...Holt-winters方法与arima模型在中国航空旅客运输量预测中的比较研究. 上海工程技术大学学报, 20(3), 4.
文章目录 分类 切入点 医学研究思路 研究适合的研究数据 模型选择 选择适合的预测分子 分类 分类模型 预后模型 切入点 寻找预后或诊断因子的研究 Predictors of xx | xx...predicts Risk factors of xx 无外部验证的预测模型建立研究 随机拆分验证 交叉验证 重抽样 内部-外部验证 有外部验证的预测模型建立研究 时段验证：时间分割...空间验证： 时空验证 领域验证 预测模型的验证模型 预测模型的影响研究 医学研究思路 ?...模型选择 分类变量：logistic回归 生存资料 Cox回归 计数资料：Poisson/负二项 回归连续变量：线性回归 选择适合的预测分子 阅读文献选择适当的预测因子 ?
这篇文章主要讨论prediction（forecast，预测）问题。 即已知历史的数据，如何准确预测未来的数据。 先从简单的方法说起。给定一个时间序列，要预测下一个的值是多少，最简单的思路是什么呢？...（5）Holt-Winters： 三阶指数平滑 Holt-Winters的思想是把数据分解成三个成分：平均水平（level），趋势（trend），周期性（seasonality）。...R里面有Holt-Winters的实现，现在就可以用它来试试效果了。我用前十年的数据去预测最后一年的数据。 性能衡量采用的是RMSE。 当然也可以采用别的metrics： ? 预测结果如下： ?...确定好p和q之后，就可以调用R里面的arime函数了。 值得一提的是，R里面有两个很强大的函数： ets 和 auto.arima。...在R中各个算法的效果如下： ? 代码如下： ?
，每个batch训练样本中的都随机采样自均值分布，在测试中取 ? 。...以下用R代码讲解一下极限学习机 ###训练过程如下： 训练过程4步即可。...residuals <- y - model$fitted.values model$call <- match.call() class(model) <- "elmNN" model } 测试过程...，即Y（预测）=AX TY = t(t(HTest) %*% outweight) predictions <- t(TY) } predictions } 通过R讲述了极限学习机的内部构造...，以下是R自带的示例：通过极限学习机预测 library(elmNN) set.seed(1234) Var1 <- runif(50, 0, 100) sqrt.data <- data.frame
现在我们可以尝试一下使用R包之oncoPredict对你的表达量矩阵进行药物反应预测啦！...and biomarkers from cell line screening data》，这个通讯作者就是2014年r包pRRophetic同一个人，相当于是炒冷饭吧！...这个函数calcPhenotype就是R包 oncoPredict的核心，超级方便！...，简单的一个R包或者函数即可。...解读药物预测结果 前面的R包 oncoPredict的核心函数calcPhenotype运行完毕后，会在当前工作目录下面输出 calcPhenotype_Output 文件夹，里面有一个 DrugPredictions.csv
预测算法种类很多，不论是为实际问题选择更好的分类器，还是模型优化中判断模型效果，都需要比较不同算法之间的优劣。本文我们将借助样本数据，演示从数据处理－训练－预测－模型比较全流程的操作实例。...step2 对处理后数据进行训练集与测试集划分，使用三种算法在训练集上构建分类器，在测试集上比较结果。 首先使用随机森林构建分类器。...构建好随即森林分类器后，继续将逻辑回归及svm分类器构建完毕，然后将三个分类器分别对测试集进行预测。 step3 通过roc曲线比较三个分类器效果。在本例中，随即森林效果最好，逻辑回归效果最差。
今天给大家介绍一个来预测DNA结构的R包DNAshapeR，其从基因组测序数据中以超高速、高通量的方式预测DNA形状特征。该软件包以核苷酸序列或基因组间隔作为输入，并生成各种图形表示，以供进一步分析。...DNA预测使用滑动五聚体窗口，其中512个不同五聚体中的每一个都有独特的结构特征，从而在每个核苷酸位置（周向）定义了小沟宽（MGW），滚动，螺旋桨扭曲（ProT）和螺旋扭曲（HelT）的向量（周 等人，...序列的结构预测 library(DNAshapeR) fn <- system.file("extdata","CGRsample.fa", package = "DNAshapeR") pred 预测,当然，我们参考的这个平台的包需要连接外网。...预测CpG甲基化背景下的DNA形态特征，可以制备一个FASTA序列文件，其中符号Mg: M表示前导链上甲基化CpG的胞嘧啶，符号g表示后随链上甲基化CpG的胞嘧啶。
图3.3 基线数据预测 Holt-Winters预测器 同比环比预测到基线数据预测，使用的相关数据变多，预测的效果也较好。...如图3.4所示，预测图中黄色数据，如果使用上图中所有的红色数据，那么预测效果会更好。 ? 图3.4 Holt-Winters预测 本文使用了Holt-Winters来实现这一目标。...(b)图3.5 某一段时间的外卖提单数据和Holt-Winters算法分解图 外卖报警模型中的预测器 在外卖订单量异常检测中，使用Holt-Winters预测器实时预测下一分钟订单量，每次需要至少...在实际的异常检测模型中，我们对Holt-Winters预测器进行了简化。...Holt-Winters每一次预测都需要大量的输入数据序列。
1.3数据加载到R中 由于数据集是R语言自带的，所以我们只要输入下面的命令行查看数据前六行。 head(diamond) ?...1.7获取预测模型 因为我们主要是的研究目的是预测，预测测试数的钻石价格；不过从数据结构和数据分布上来看，我们可以使用回归模型和随机森林两类预测模型模型；在回归类的模型中我们可以考虑使用多元线性回归和回归决策树两种模型...，R会生成一组辅助变量，对每一个有K个水平的因子变量，R会生成K-1个辅助变量，辅助比那辆的值为0或者1，当辅助变量的值为1，表示该因子出现，同时表明其他所有辅助变量值为0，以上结果汇总；所以从上图结果我们可以看得出来...，第四预测变量，它会输出训练数据和测试数据的均方根误差 首先判断一下多元线性回归模型，看看是不是我们的真爱 cal_rms_error(step_lm_model,trai_date,test_date...这个结果告诉我，什么才叫做真爱，不过测试数据是训练数据的2倍多，这个后期可能需要优化一下，不过不想那么多了。
为了测试是否存在滞后1-20的非零相关性的重要证据，我们可以进行Ljung-Box测试。这可以使用“Box.test（）”函数在R中完成。...因此，Ljung-Box测试表明，预测误差中几乎没有自相关的证据，而预测误差的时间图和直方图表明，预测误差通常以均值零和常数方差分布是合理的。...Holt-Winters指数平滑 如果您有一个时间序列可以使用增加或减少趋势和季节性的加法模型来描述，您可以使用Holt-Winters指数平滑来进行短期预测。...这表明Holt-Winters指数平滑提供了纪念品商店销售记录的充分预测模型，这可能无法改进。此外，预测区间所基于的假设可能是有效的。...平稳性的测试 fUnitRoots包中提供了称为“单位根测试”的平稳性的正式测试，可在CRAN上获得，但这里不再讨论。
编程语言：R语言 数据可视化 1.散点图： ?...data = data.train, palette = "#2E9FDF", ggtheme = theme_minimal(), legend = "none") # 2.2预测概率值...data.train, type="response") data.train$recurrence_prediction=0.5,1,0) # 4.测试集预测...## 5.1 训练集 roc.train <- roc(data.train$recurrence, data.train$p_prediction) plot(roc.train) ## 5.2 测试集...logistic.cal=F) val.prob(p = fitted(model.train), y = data.train$recurrence,logistic.cal=F,statloc=F) ## 6.2 测试集校准
方法6——Holt-Winters季节性预测模型 8....方法6——Holt-Winters季节性预测模型 针对时间序列数据，如果数据实体具有季节性，那么该数据集就具有季节性。...应用到这种情况下的算法就叫做Holt-Winters季节性预测模型，它是一种三次指数平滑预测，其背后的理念就是除了水平和趋势外，还将指数平滑应用到季节分量上。...Holt-Winters季节性预测模型由预测函数和三次平滑函数——一个是水平函数ℓt，一个是趋势函数bt，一个是季节分量 st，以及平滑参数 α, β 和 γ。...如果你为 ARIMA 模型选择参数时遇到了困难，可以用 R 语言中的 auto.arima。
本文在建模型时，先通过R软件拟合商品房房价与时间的非线性回归模型，再利用7个自变量与因变量商品房价多元线性关系，并进行逐步回归，得到最优回归模型。...建立非线性模型 首先对y画出关于时间t的散点图，对应的R语言程序为： X=read.csv("D:\\shanghaifangjia.csv") attach(X) plot(t,y) 得到图一： ?...R语言程序为： y1=log(ym) a1=log(a) reg=lm(y1~t) summary(reg) 得到结果如下： ? ?...R语言程序为： a1= -3.281e+02 a=exp(a1) b= 1.681e-01 yy=a*exp(b*t) plot(t,ym) lines(t,yy) 得到如图： ?...首先对七个变量建立多元回归方程的R语言程序为： reg1=lm(ym~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7) summary(reg1) 得到如下结果： ?
时间序列预测（time series forecasting） ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model） ARIMA模型，将非平稳时间序列转化为平稳时间序列...install.packages(“forecast”) 拟合曲线的方法 auto.arima(ts) forecast(arimaModel,h) arimaModel ARIMA模型 h 需要预测的时间长度
有了前面的教程：药物预测之认识表达量矩阵和药物IC50 的背景知识铺垫，认识了Cancer Therapeutics Response Portal (CTRP) 和 Genomics of Drug...也介绍了2021年7月新鲜出炉的 药物预测R包之oncoPredict 还可以尝试一下同一个团队早在2014年就出品的R包之 pRRophetic ，也可以对你的表达量矩阵进行药物反应预测啦！...dataset = "cgp2014") 如果是实际使用，我们应该是读入自己的表达量哦，不过我们这里是演示如何使用它，所以直接用exprDataBortezomib矩阵来测试...，里面的病人预测得到的药物越敏感！...这个时候其实可以看看 前面的2021年7月新鲜出炉的 药物预测R包之oncoPredict 结果跟本次介绍的药物预测R包之pRRophetic的一致性！
Moving-Average with Exogenous Regressors (SARIMAX) 具有外生回归变量的季节性自回归积分移动平均模型 Exponential Smoothing 指数平滑模型 Holt-Winters...Method (Triple Exponential Smoothing) Holt-Winters方法（三重指数平滑） Prophet (Facebook's library for time series...11.长短期记忆（LSTM）-神经网络 12.支持向量回归（SVR） 5、在下面代码中增加这些方法，重复的代码就不需要显示了：自回归模型（AR） 移动平均模型（MA） 季节性分解时间序列（STL） Holt-Winters...# Holt-Winters方法（三重指数平滑） HW模型 = ES1(数据子集['本月实际销售金额'], trend='add', seasonal='mul', seasonal_periods...'STL预测销售金额累计值': [sum(STL预测)], 'Holt-Winters预测销售金额累计值': [sum(HW预测)], # ...
Holt-Winters法：适用于具有趋势性和季节性的数据。 自回归模型（AR）： 自回归模型利用前几期的观测值来预测未来值，适用于平稳时间序列。...Holt-Winters法在处理时间序列数据时如何确定不同季节性平滑参数？ Holt-Winters法是一种用于处理具有趋势和季节性成分的时间序列数据的指数平滑方法。...具体来说，Holt-Winters方法将时间序列分解为三个主要组成部分：水平（level）、趋势（trend）和季节性（seasonality）。...此外，在某些情况下，还可以使用专门的软件或编程语言（如Python、R等）中的现成函数来进行自动优化。...例如，在R语言中，可以使用tssmoothshwinters函数来对时间序列数据进行季节性平滑，并根据给定的参数选择最佳的平滑参数以最小化内样预测误差。
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