R中用于预测的语法
在R语言中，用于预测的语法可以通过一些函数和包来实现。以下是一些常用的预测相关的函数和包：
predict()函数：predict()函数用于基于已有模型对新的数据进行预测。它可以用于线性回归、逻辑回归、决策树等各种类型的模型。forecast包：forecast包提供了各种用于时间序列预测的函数和工具。其中最常用的函数是forecast()，它可以根据历史数据进行时间序列模型的拟合，并生成未来一段时间的预测结果。caret包：caret包是机器学习中常用的包，它提供了一套统一的接口和工具，可用于在R中进行各种机器学习任务，包括预测。通过使用caret包，可以方便地进行特征选择、模型训练和预测。glmnet包：glmnet包提供了用于线性模型和广义线性模型的函数。它通过弹性网络方法实现了变量选择和预测，适用于高维数据集的预测问题。randomForest包：randomForest包实现了随机森林算法，用于解决分类和回归问题。随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树来进行预测，并取其结果的平均值或投票结果作为最终预测结果。- 应用场景：预测在很多领域都有广泛的应用，例如金融行业中的股票价格预测、销售预测和风险评估，医疗领域中的疾病预测和生命预测，以及天气预测、交通流量预测等。
- 腾讯云相关产品：腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，包括弹性计算、数据分析、人工智能、物联网等。在预测领域，腾讯云的机器学习平台Tencent AI Lab可以提供强大的模型训练和预测能力。您可以通过以下链接了解更多相关信息：Tencent AI Lab。
相关·内容
我想这是一件很小的事情，但我似乎没有看到。我有一个脚本，它在一个已经存在的数据库中设置了一些视图和索引(列和表的细节对这个问题不重要.)
USE <dbname>
GO
CREATE VIEW [dbo].View1_
WITH SCHEMABINDING
AS
SELECT
[someTable].[Id]
FROM [dbo].[someTable]
WHERE [dbo].[someTable].[Str] != N'someString'
GO
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX someTable_Ind
浏览 2提问于2013-10-08得票数 1
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我试图对数据集中的几个变量进行非常简单的线性回归分析，发现R和SAS为其模型拟合提供了非常不同的值。我正试图退却
spending ~ tenure (in months)
在SAS中，我的代码看起来像
proc reg data=model_data;
model spending = tenure;
output out=&outfile r=resid stdi=stdi_metric;
title 'SAS model';
run; quit;
在R中，我使用以下代码：
modelobject <- lm(spending ~ tenure, data =
浏览 5提问于2017-08-04得票数 2
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1回答
我试图了解如何创建一个可以在R的标准预测函数中使用的函数。
示例：
someFunction <- function(x){
vec <- 4
ans <- cbind(x, vec)
return(ans)
}
newIris <- predict(someFunction, iris)
我猜这可能与S3或R中的S4类有关，与R中的函数式编程有关，但我还没有找到关于这个问题的简单解释。
浏览 0提问于2018-07-14得票数 0
我有语法预测，我必须转换成Antlr 4。语法不是我的我，所以我不知道如何以有意义的方式转换它们。这些是我必须转换的语法的主要变体。
1.
simpleSelector
: elementName
((esPred)=>elementSubsequent)*
| ((esPred)=>elementSubsequent)+
;
esPred
: HASH | DOT | LBRACKET | COLON
;
elementSubsequent
: HASH
| cssClass
浏览 2提问于2013-08-25得票数 3
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2回答
我面临着nnet软件包R中预测函数的问题。
我用训练数据在R中训练了一个nnet模型，但是当我试图预测新的测试样本时，我得到的结果比测试样本的数量要多。
我的列车数据包含3673行，我的测试包含1225行。但是当我预测测试数据时，我得到了3673个目标输出。我已经在下面粘贴了我的代码。
index<-1:nrow(wine_data)
set.seed(1)
train_ind <- sample(index,.75*nrow(wine_data))
train<-wine_data[train_ind,]
test<-wine_data[-train_ind,]
m
浏览 0提问于2016-05-21得票数 0
1回答
我在R中运行了随机森林模型，现在我把它称为预测数据集
predict.rf<-predict(layers.stack,random.forest, na.rm=T, type='response')
然而，它带来了一个错误，如下：
UseMethod中的错误(“预测”)：没有适用于类c(‘随机森林公式’，‘randomForest’)‘预测’的方法。
有人知道如何纠正这个错误吗？
问候
浏览 1提问于2019-02-11得票数 1
1回答
模型的r-反测试
、、
我必须评估我的模型的预测能力。
在我的数据库中，我有每小时150个变量的5年数据。
我想做什么？
1)利用前4年的数据进行OLS回归，然后保存变量的系数。
我回归的结果
信号。编码:0‘’0.001‘__’0.01‘’0.05‘.’0.1‘’1
34565自由度残差标准误差: 271.6倍R-平方: 0.9552，校正R-平方: 0.9545 F-统计量: 1479对498和34565 DF，p值：< 2.2e-16。
2)利用保存的系数结合近几年的数据对我的Y进行预测，并将预测的Y与实际的Y值进行比较。
我知道怎么做，但我不知道怎么做。
有什么建议吗？
诚挚的问候。
浏览 3提问于2019-10-14得票数 2
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1回答
根据一页 on code.google.com，“左递归”的定义如下：
左递归指的是任何递归的非终端，当它生成包含自己的句子形式时，它自己的新副本出现在生产规则的左边。
维基百科提供了两个不同的定义：
就上下文无关语法而言，非终端r是左递归的，如果r的任一产品(“替代”)中的最左符号立即(直接/直接左递归)或通过其他一些非终端定义(间接/隐藏的左递归)再次重写r，则非终端r是左递归的。
“语法是左递归的，如果我们能找到一些非末端A，它最终会衍生出一个句子形式，其本身就是左符号。”
我刚开始在这里创造语言，我在业余时间做这个。然而，当涉及到选择语言解析器时，这个解析器是否支持左递归，还是那个解
浏览 0提问于2014-09-05得票数 14
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我对Java中的R是新手。我使用Java中R的auto.Arima函数来预测12个周期的数据。但预测结果的周期为十个周期。我该如何做12个预测阶段？我还想将预测结果存储在一个数组中。这是我的代码，它不能停止运行，我收到错误消息。
我能做什么来存储它的结果？
package Arima;
import org.rosuda.JRI.REXP;
import org.rosuda.JRI.Rengine;
public class Arima {
public static void main(String[] args) {
Rengine re = new Ren
浏览 3提问于2012-01-22得票数 3
我注意到在Tensorflow对象检测API的代码中有几个对Mask R-CNN的引用，但是文档中没有提到它。可以通过这个API训练/运行Mask R-CNN吗?如果可以，如何训练/运行？
浏览 0提问于2017-10-23得票数 2
我用arima+stl模型对R中的时间序列进行预测，预测汇率。
ui.R
shinyUI(
sidebarLayout(
headerPanel("Time Series forecasting with arima+stl"),
sidebarPanel(
dateRangeInput('dateRange',
label = paste('Date range selection'),
start = textOutput("text1"),
浏览 6提问于2016-07-23得票数 1
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例如，我正在尝试使用MPC工具箱中的Matlab函数(我在Windows8.1上使用setoutdist R2013a )。我收到的回复是：
Undefined function 'setoutdist' for input arguments of type 'ss'.
我可以使用help setoutdist获得有关此功能的帮助。当我输入函数名和左括号时，我会收到带有参数列表的提示符。当我使用which setoutdist -all时，我收到了正确的输出：
C:\Program Files\MATLAB\R2013a\toolbox\mpc\mpc
浏览 2提问于2014-12-09得票数 0
在支持它的CPU上使用BX，这让我怀疑其中有一些性能原因。
和还指出，它有助于分支预测。
然而，我的基准测试工作并没有发现ARM1176、Cortex-A17、Cortex-A72和Neoverse-N1 cpus的性能差异。
因此，除了与Thumb代码互通之外，是否有任何理由在具有内存管理单元并实现32位ARM指令集的cpus上首选BX而不是MOV pc,？
编辑后添加基准代码，全部对齐为64字节：
使用BX对lr执行无用的计算并返回
div_bx
mov r9, #2
mul lr, r9, lr
udiv lr, lr, r9
浏览 4提问于2020-08-09得票数 8
我有多个部门(零售领域)的每周时间序列数据，并且基于一些研究，我正在自动化为每个时间序列寻找模型参数的过程。到目前为止，我已经在for循环中为每个时间序列实现了以下模型： 1) ARIMA (R中的auto.arima) 2) stlf (不能使用R的ets函数，因为我有每周数据) 3) TBATS 4) ARIMA误差回归(使用傅立叶项) 5)基线模型:朴素&均值 我想了解如何为每个时间序列选择模型。我有多种方法来解决这个问题： 1)在测试数据上选择RMSE最低的模型(风险:对测试数据过度拟合) 2)选择均方根值最低的模型进行时间序列的交叉验证(tsCV) 3)为所有时间序列选择一
浏览 19提问于2020-04-12得票数 0
1回答
在R中预测时，使用predict()函数，我们要预测的数据的参数是newdata =。我的问题是，当使用data =而不是newdata =时，会发生什么？因为它没有给出一个错误，并且当使用newdata =时得到的rmse是不一样的。
下面是一个示例：
library(MASS)
set.seed(18)
Boston_idx = sample(1:nrow(Boston), nrow(Boston) / 2)
Boston_train = Boston[Boston_idx,]
Boston_test = Boston[-Boston_idx,]
library(rpart)
Bos
浏览 0提问于2021-10-23得票数 0
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我正在学习在R中使用prophet的教程。
您可以在以下位置找到数据集：
# R
library(prophet)
library(dplyr)
df <- read.csv('peyton.csv') %>%
mutate(y = log(y))
head(df)
ds y
1 2007-12-10 9.590761
2 2007-12-11 8.519590
3 2007-12-12 8.183677
4 2007-12-13 8.072467
5 2007-12-14 7.893572
6 2007-12-15 7.
浏览 4提问于2017-07-12得票数 3
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我正在尝试读取一个XRef流对象，但是有些东西不对劲。这是我的对象：
<<
/DecodeParms << /Columns 5/Predictor 12 >>
/Filter /FlateDecode
/ID [<9597C618BC90AFA4A078CA72B2DD061C><48726007F483D547A8BEFF6E9CDA072F>]
/Index [124332 848]
/Info 124331 0 R
/Length 137
/Prev 8983958
/Root 124333 0 R
/Size 125180
浏览 0提问于2017-04-12得票数 0
使用随机森林包：
#install.packages("randomForest")
library(randomForest)
我使用一个在线代码在我的系统上运行随机森林。我得到了一个具有混淆矩阵和准确性等的模型。现在，我的数据以训练和验证集的形式存在。我从这里得到了数据：- 我把它分成70%-30%的比例(分别是训练-验证)。然后我在上面运行了一个模型。模型的结果给了我一个答案，大约有30个观察值被错误地分类为运行随机森林的变量的一个特定值。以下是样本数据：
BuyingPrice Maintenance NumDoors NumPersons Bootspace
浏览 2提问于2019-02-12得票数 0
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神经机器翻译模型预测是离题的。
、、、、
问题摘要
在下面的例子中，我的NMT模型损失很大，因为它正确地预测了target_input而不是target_output。
Targetin : 1 3 3 3 3 6 6 6 9 7 7 7 4 4 4 4 4 9 9 10 10 10 3 3 10 10 3 10 3 3 10 10 3 9 9 4 4 4 4 4 3 10 3 3 9 9 3 6 6 6 6 6 6 10 9 9 10 10 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 9 9 9 9
浏览 0提问于2018-01-15得票数 3
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2回答
随机森林中的树细节
、、、
我正在寻找python或R中的随机森林包，它可以让我获得最终构建的森林的一些细粒度的细节。特别是，我要：
获取树的一些表示；
对于森林中的每一棵树，都要对其与数据的匹配程度(如熵)进行全面的测量；
对于训练集中的每一项记录和森林中的每一棵树，记录它最后落在哪一片叶子中；以及
对于一个新的记录，对于森林中的每一棵树，记录它最后会落在哪一片叶子上。
我意识到(4)的解决方案也可以作为(3)的解决方案，但我猜想(3)应该是相对容易的，因为在森林生长的过程中保持对结果的跟踪。
我仔细研究了R和python中的可用选项，但我找不到一个现成的例程来提供所有这些需求。(很难找到一个满
浏览 1提问于2016-06-07得票数 0
1回答
泊松模型(二元响应)评价度量
、、、、
我不确定在我的模型中使用的正确的评估指标，并将感谢您的建议。
模型信息：
我在dataset上拟合了Python中的GLM模型，其中每一行数据的暴露量在0到1之间，响应变量是二进制的。因此，例如，前4行数据的暴露和响应在数据框架中可能如下所示：
曝光：0.345, 0.123, 0.8, 0.00387....
答复：0, 1, 0, 0.....
我的模型有6个因子，均有统计学意义。模型预测范围在0.01 ~ 6之间。
我最初使用Mean_Square_Error和R2_Score作为评估指标(请参阅下面的代码)，但我得到了一些奇怪的结果。我得到了Mean Square Error: 0.0
浏览 2提问于2020-12-01得票数 0
我主要从事研究和统计工作，因此对编程不太熟悉。我正在使用OLSRR软件包进行统计分析，同时尝试使用所有可能的回归来比较尽可能多的模型规范。
我使用代码：
model <- lm(y ~ ., data = "mydata" k <- ols_all_subset(model) k
到目前为止，这给了我一个R2，调整后的R2，AIC，SIC等变量组合为(线性)的表。例如，如果变量是x1、x2和x3，它给出了一个带有R2、AIC、SIC等规范的表，其中包含所有可能的线性-线性规范:以x1 x2和x3作为回归变量，以x1和x2、x1和x3、x2和x3，以及x1、just
浏览 0提问于2018-02-01得票数 1
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2回答
我在R中使用支持向量回归来预测单变量时间序列的未来值。将历史数据分成测试集和训练集，使用R中的svm函数对测试数据建立模型，然后对训练数据使用predict()命令来预测训练集的值。然后我们可以计算预测误差。我想知道接下来会发生什么？我们有一个模型，通过对训练数据检查该模型，我们发现该模型是有效的。我如何使用这个模型来预测训练数据中的未来值？一般来说，我们在R中使用预测函数，并给它一个预测范围(h=12)来预测12个未来值。根据我所看到的，SVM的predict()命令没有这样的命令，需要一个训练数据集。我应该如何构建一个训练数据集来预测不在我们的历史数据集中的未来数据？
谢谢
浏览 9提问于2015-04-14得票数 2
1回答
用MySQL包存储R中的回归结果
、、、、
我对R不熟悉，我只遇到了一个问题。我会用一个例子来解释。
我正在使用R与php。我有一个计算线性回归的R脚本：
reg_result <- lm( Y ~ A1 + A2 + A3, data=query_result)
我将回归结果reg_result用于prediction，类似于：
predict(reg_result, another_dataframe, interval="predict", level = 0.20)
它工作得很好。
但我的问题是，我需要在一定的时间间隔内使用predict和reg_result，假设每1小时使用一次。
那么，是否有任何方法可
浏览 4提问于2012-07-19得票数 1
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1回答
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y_true, y_pred)
我相信这段代码将返回我们预测的准确性。然而，我正在比较连续值的预测值和实际值，我相信它们中的大多数不会完全相同。
我是否应该拟合测试集值并绘制预测值，以获得R平方？
有人能建议我如何在连续变量的情况下衡量预测的准确性吗？
浏览 1提问于2018-03-05得票数 3
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我必须创建一个执行以下MIPS代码的流水线图。这是一条五级管道。mul和div指令都使用4条执行指令。引用mul指令的赋值
这意味着一个乘法指令在管道中运行，如下所示：F-D-X0-X1-X2-X3-M-W和多达四个乘法指令，一次可能在运行中。在使用任何乘法阶段时，所有其他指令类型都会从执行阶段被阻止。
对于div
这意味着分割指令在管道中运行，如下所示：F-D-X0-X0-X0-X0-M-W。在进行除法时，所有其他指令都会从执行阶段被阻塞。
这是MIPS代码。
xor $r0, $r0, $r0
addiu $r1, $r0, 10
j L1
loop:
lw
浏览 1提问于2015-10-28得票数 2
1回答
我在R中有一个glmer模型，我想为它绘制预测图。我从plot_model库中找到了sjPlot函数，它工作得很好。
这是一个MWE：
library(lattice)
cbpp$response <- sample(c(0,1), replace=TRUE, size=nrow(cbpp))
gm1 <- glmer(response ~ size + incidence + (1 | herd),
data = cbpp, family = binomial)
例如，调用plot_model(gm1, type = "pred",
浏览 0提问于2019-05-04得票数 2
1回答
作为AI/ML的新手，我想要一些关于从哪里开始的建议。我从赛马中得到了数据。具体来说，我在比赛中得到了每一个跑步者的几率--每秒5次。
t1 r1 r2 r3 ...
1 5.25 2.04 3.25
2 5.10 2.50 2.75
...
我也知道，如果跑步者赢/放/输了，我的目标是能够说，在预期跑时的50%-75%之后，runnerx X将赢得/排名，并且有80%的准确率。
我的问题是我不知道如何模拟这种情况。我的比赛策略--即两名选手中谁会赢--但这里有更多的数据--无论是时间上还是参与者上
我应该注意什么型号？
/Björn
浏览 0提问于2018-10-30得票数 0
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1回答
可能重复：( stats.SE的交叉帖子，但我是由国防部派过来的)
我试图在SAS中得到我的预测的平方误差之和，但我不确定我是否正确。我不确定我是否完全理解我的代码获得的输出(特别是stdp)：
data tridata;
infile '\data.dat';
input x1 x2 x3 y;
proc sort data = tridata; by x3;
proc reg data = tridata;
model y=x3;
plot r. * x3;
output out = tridata2 r = r
浏览 6提问于2012-07-26得票数 0
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如何在R中求ARMA(1,1) - MCsGARCH(1,1)模型的预期日内收益？
模型的示例代码可在上获得。
浏览 3提问于2017-07-18得票数 0
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我曾经使用"auto.arima“在R中运行arima模型，以确定符合数据的最佳arima模型。即使没有它，在R中也很容易编写一个函数来执行类似的任务。然而，我已经用谷歌搜索了几天，我在SAS中找不到类似的过程。谁知道SAS中有没有"auto.arima“？或者我必须自己写一个？谢谢!
编辑:经过几天的在线搜索，我能找到的最接近的是时间序列预测包中的自动模型选择。但是，该函数是使用GUI的函数，仍然需要手动选择所有不同的模型进行测试。有没有人知道一个命令行过程或包来做这件事？谢谢。
浏览 0提问于2012-07-24得票数 2
我正在开发一个具有forecast.myclass功能的包。我希望这个函数能很好地与forecast包一起工作。例如，当加载forecast包时，代码forecast(object)应该从我的包中调用forecast.myclass。
因为我只需要forecast包中的forecast的通用定义，而不使用forecast包中的任何其他函数，所以我不愿意将它包含在Depends中。所以我用下面的方式在我的包中定义了泛型：
##'
##' @export
forecast <- function(object,...) UseMethod("forecast"
浏览 0提问于2013-08-29得票数 16
1回答
大家好，我正在使用R中的一个神经网络包，我使用三个'x‘变量来预测'y’变量。我处理的时间序列数据与82个观察。我把数据集分为训练集和测试组。利用“计算”函数，对测试数据进行了神经网络拟合模型的测试。然而，我想预测到未来的时期，有no x数据在手。我正在尝试使用“预测”功能。在R.中，是否有任何方法使用神经网络软件包的预测功能，我感谢在这方面的任何帮助。查找下面的R代码：
## Creating Training (1:72) and Test Slices (73:82)
library(caret)
timeSlices <- createTimeSlices(1:n
浏览 1提问于2015-11-23得票数 0
1回答
给出一句：“当我打开门时，它就会自动加热”。
我想把可能的单词列出来？很有可能。
word2vec模型中使用的基本概念是“预测”给定的周围上下文中的单词。
一旦建立了模型，什么是正确的上下文向量操作来执行我对新句子的预测任务？
它只是一个线性和吗？
model.most_similar(positive=['When','I','open','the','door','it','starts' ,
'heating','a
浏览 0提问于2016-01-14得票数 28
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在R中使用e1071中的svm :我有以下代码：
svm1<-svm(srv~., data=TrainSet,methof='C-classification',probability=TRUE)
pred.svm1<-predict(svm1,data=Test,probability=TRUE)
在挖掘pred.svm1时，我看不到只有概率的分类：
attr(pred.svm1,"probability")
NULL
不知道该怎么做，不管怎么说，我用谷歌搜索了一下，其他人也有类似的问题，但他们的解决方案对我不起作用。
浏览 0提问于2012-12-17得票数 1
1回答
优化e1071包中的F分
、、、
我试图用R中的e1071包实现一个类别的支持向量机，有人能给我指点如何使用网格搜索来优化F分数吗？
我尝试过tune.svm功能，但它只带来了高灵敏度或高特异性。
我试图预测的积极类的比例在一般人群中约为1-2%。
我得到的结果有很高的准确性，但是F分数很低：
Reference
Prediction members Not members
members 1 4
Not members 12 983
Accuracy : 0.984
浏览 1提问于2015-03-25得票数 2
1回答
我将R用于机器学习代码。我的项目场景如下所述。我使用MongoDB进行数据库存储。在mongo db中，我每5分钟在该集合中有一个集合。添加了一个新文档。集合描述如下。
{
"_id" : ObjectId("521c980624c8600645ad23c8"),
"TimeStamp" : 1377605638752,
"cpuUsed" : -356962527,
"memory" : 2057344858,
"hostId" : "200.2.2.2"
}
现在我的问题是，
浏览 0提问于2013-08-28得票数 1
2回答
我关注了这个博客 (在这里也附上了矩阵)，用于使用矩阵分解进行评级预测。最初，我们有一个稀疏的用户电影矩阵R。
然后，我们应用MF算法来创建一个新的矩阵R‘，它是2个矩阵P(UxK)和Q(DxK)的乘积。然后，我们将R和R‘.So中给出的值的误差“最小化”。但在最后一步，当矩阵被填满时，我不太相信这些是用户会给出的预测值。下面是最终的矩阵：
这些实际上是“预测”评级的依据是什么？此外，我计划使用P矩阵(UxK)作为用户的潜在特征。我们能以某种方式“证明”这些实际上是用户的潜在特征吗？
浏览 0提问于2016-11-24得票数 2
据我所知，和都有一个“预测”函数。我试图复制使用R在Stata中执行的结果，结果包括计算预测值的标准差。在R中是否有一个功能，可能使用它的“预测”函数，允许我这样做？我似乎不能完美地复制结果。如果有帮助，Stata代码将执行以下操作：
reg Y X1 X2 if condition
predict resid, r
predict stdf, stdf
stdf参数的定义是：
stdf计算预报的标准误差，即1次观测点预报的标准误差。它通常被称为未来的标准误差或预测值。通过构造，stdf产生的标准误差总是大于stdp产生的标准误差；参见R预测中的方法和公式
我写的R码是：
fit &l
浏览 2提问于2015-08-31得票数 3
任何帮助都非常感谢，谢谢。
我在model.avg()包中使用MuMIn函数平均了三个GLMM模型。我现在想用这个平均模型来预测。但是，当我调用predict() R时，我似乎认为我想要predict.merMod()，因此会抛出一个警告消息，因为我请求了标准错误，这些错误不是由predict.merMod()提供的。相反，我想调用predict.averaging()，这是对类averaging模型的适当调用，它将为模型预测提供标准错误。如果我试图通过指定predict.averaging()或MuMIn::predict()来强制R使用MuMIn::predict.averaging()，
浏览 8提问于2020-05-12得票数 1
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我想知道我用于检索插入postgresql表中的最后一行的id的方法是否有效。
显然，它可以工作，但是当有许多用户同时在同一表中添加行时，对序列序列currval值的引用可能会出现问题。
我的实际方法是：
$pgConnection = pg_connect('host=127.0.0.1 dbname=test user=myuser password=xxxxx')or die('cant connect');
$insert = pg_query("INSERT INTO customer (name) VALUES ('blabla&#
浏览 0提问于2009-05-21得票数 3
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1回答
自动编码器尺寸误差
、、、
谢谢你看一看！
我有一个自动编码器，我试着用它来检测异常。我有两个日志文件，logfile.log和testfile.log。它们本质上是相同的日志文件，我只是为了训练和测试而将它们分开。日志文件由数以百万计的行组成，其中每一行都是日志条目或观察。
我已经对文件进行了一些预处理，因此它们是JSON字典，其中每行都是表示观察的字典，每个键代表字典中的值。它们是嵌套的，但在我的代码中，为了简单起见，我将其扁平化。
我的目标是在logfile.log上训练自动编码器，然后根据testfile.log逐行运行模型，输出重建误差。根据重建误差的大小，我将标记它。(这部分还没有开始)
模型：
import
浏览 0提问于2019-02-21得票数 1
我对Haskell完全陌生，我试着在课堂讲稿中遵循这个脚本。我创建了一个名为lecture.hs的文件
root (a, b, c) = ((-b -r)/e, (-b + r)/e))
where d = b*b - 4*a*c
r = sqrt d
e = 2*a
当我将这个文件加载到拥抱时，它会显示
ERROR "lecture.hs":3 - Syntax error in input (unexpected `=')
当我把它加载到ghci时，它会显示
[1 of 1] Compiling Main ( l
浏览 1提问于2013-10-17得票数 2
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1回答
我认为从逻辑上讲，下面的代码是正确的，但我得到了错误的答案：
.mod文件：
set R := {1,2};
set D1 := {1,2,4,5};
set P1 := {1,2,3,4,5};
var V{D1,R}, binary;
param Ud{D1,R} ;
param U{P1,R} ;
minimize obj{p in D1, r in R}: V[p,r] * (Ud[p,r]+ sum{j in P1: j!=p} U[j,r]);
s.t. a10{ r in R }: sum{p in D1} V[p,r]=2 ;
.dat文件：
param Ud
浏览 0提问于2019-05-12得票数 0
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许多 有 所示利用神经网络对时间序列数据进行建模的有效性，并描述了这种方法所需的转换和局限性。R的forecast 套餐甚至在nnetar函数中实现了一种方法。
根据我的解读，所有这些方法都是基于过去的观察来建立一个单一的结果变量的模型，但是我很难找到一种基于神经网络的方法的描述，这种方法也包含独立的预测变量(一种神经网络的ARIMAx模拟)。我发现了对非线性自回归外生模型(NARX)的引用，这似乎是我所要寻找的，但我所读到的所有阅读资料中，我找到了更多关于将这种方法用于单变量序列的多步预测的讨论。
有人能为我指出正确的方向吗？关于加分，有人知道我在R中寻找的东西的实现吗？
浏览 0提问于2016-07-08得票数 4
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作为实际语言的解析器的一个简化子问题，我试图实现一个解析器，用于虚拟语言的表达式，这种语言看起来类似于标准命令式语言(如Python、JavaScript等)。它的语法具有以下构造：
整数
标识符([a-zA-Z]+)
带+、*和括号的算术表达式
使用.进行结构访问(如foo.bar.buz)
元组(如(1, foo, bar.buz)) (为了消除歧义，元组为(x,))
功能应用(如foo(1, bar, buz()))
函数是第一类的，因此它们也可以从其他函数返回并直接应用(例如foo()()是合法的，因为foo()可能返回一个函数)
因此，在这种语言中
浏览 3提问于2014-10-04得票数 6
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我正在使用R中glmnet库中的cv.glmnet函数，运行以下函数：
model = cv.glmnet(x = data, y = label, family = 'binomial', alpha = 0.1,type.measure = "auc")
从下面的中，我希望得到一个介于0.62到0.64之间的AUC
但是，当我将相同的数据(即训练数据)传递给预测函数时，
pred = predict(fit, newx = data, type = 'class',s ="lambda.min")
auc(label,pred
浏览 3提问于2017-11-03得票数 2
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当得分设置为cv.values_度量时，我试图理解存储在Scikit-Learn的RidgeCV的r2_score对象中的值。
根据 for Scikit-Learn的RidgeCV函数，当store_cv_values=True：
每个alpha的交叉验证值(仅当store_cv_values=True和cv=None可用)。在调用fit()之后，该属性将包含均方错误(默认情况下)或{loss，score}_func函数的值(如果在构造函数中提供)。
虽然我不太清楚RidgeCV的原生广义交叉验证是如何工作的，但是如果它确实是离开一出交叉验证的近似值，那么cv_values对象似乎代
浏览 11提问于2020-09-01得票数 3
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R预测模型预测预测和倾向的原因%
、、、、
然而，我对R和机器学习非常陌生，我必须进行一个项目，根据许多变量e.e来预测客户流失。服务年限、开出的贷方票据数量、错过交货的次数、提价次数等。
我正在使用rpart和随机森林，并获得了一个数据集，其中每个数据集都有一个流失预测。我能够生成一个置信度矩阵，并查看哪些是重要的指标。然而，输出的目的是作为要处理的“风险”客户列表发送给销售团队。
真正重要的是将信心/倾向/喜欢度%附加到流失中，以便我可以按风险顺序进行排名，但同时，是否有一种方法可以为每个客户添加类别/摘要/原因，说明为什么他们被预测会流失-即客户abc -价格上涨，因此我们需要小心定价。客户对未交货的清晰度很高，需要修复我们的服务
浏览 1提问于2016-09-21得票数 1
我想使用科学工具包-学习的StackedRegressor来建立一个整体，但我想使用预先培训的角模型。基本上，我想利用元回归器，以最好的方式使用每个基本模型，但我不需要他们接受训练。有点像
regressor_1 = KerasRegressor(build_fn)
regressor_2 = KerasRegressor(build_fn)
regressor_3 = KerasRegressor(build_fn)
regressors = [('r1', regressor_1),
('r2', regressor_2),
浏览 3提问于2020-02-11得票数 2
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