ValueError:在适合我的逻辑回归模型时，无法将字符串转换为浮点数：'Yes，policy
ValueError是Python中的一个异常类型，表示数值转换错误。在这个问答内容中，出现了一个字符串无法转换为浮点数的错误。
根据错误信息，我们可以看到字符串是'Yes，policy'，而逻辑回归模型通常需要将特征转换为数值类型进行计算。因此，出现这个错误的原因可能是在适合逻辑回归模型时，将字符串'Yes，policy'作为特征输入导致的。
要解决这个问题，我们可以考虑以下几个方面：
- 数据预处理：检查数据集中的特征列，确保它们的数据类型正确。如果某些特征是字符串类型，需要进行适当的编码或转换为数值类型，例如使用独热编码或标签编码。
- 数据清洗：检查数据集中是否存在缺失值或异常值。如果有，需要进行相应的处理，例如填充缺失值或删除异常值。
- 特征选择：评估特征的重要性，选择对目标变量有较大影响的特征进行建模。可以使用特征选择算法或领域知识来辅助选择特征。
- 模型选择：考虑使用其他适合处理字符串特征的模型，例如决策树、随机森林或支持向量机等。这些模型可以直接处理字符串特征，无需进行额外的转换。
- 数据集划分：将数据集划分为训练集和测试集，确保模型在未见过的数据上有良好的泛化能力。可以使用交叉验证等技术来评估模型的性能。
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1回答
当我适合我的模型时，使用logistic回归，向我显示一个值错误，比如ValueError:惩罚项必须是正的。
C=[1e-4, 1e-3, 1e-2, 1e-1, 1e0, 1e1, 1e2, 1e3, 1e4]
for i in C[-9:]:
logisticl2 = LogisticRegression(penalty='l2',C=C)
logisticl2.fit(X_train,Y_train)
probs = logisticl2.predict_proba(X_test)
获取错误：
ValueError:处罚条件必须是正数；C=0.
浏览 1提问于2019-01-29得票数 0
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我正在使用pandas读取一个excelsheet，该excelsheet有超过10列，我只对其中的3列感兴趣，所以我读取了它，删除了具有空值的行，然后创建了测试和验证集。在将其拟合到Logistic回归模型时，我得到一个错误 下面是代码 train, tv = train_test_split(df1, test_size=0.2, random_state=0)
test, val = train_test_split(tv, test_size=0.5, random_state=0)
# Logistic Regression
lr = LogisticRegression()
l
浏览 55提问于2021-07-20得票数 0
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我试图建立Logistic回归模型，data.Exam1是第一列
reg = linear_model.LogisticRegression()
X = list(data.Exam1.values.reshape(-1,1)).........(1)
我做了这个手术
type(X[0]) returns numpy.ndarray
reg.fit接受包含列表中所有浮动项的参数，所以我这样做是因为这个异常ValueError: Unknown label type: 'continuous'
newX = []
for item in X:
type(f
浏览 3提问于2017-02-20得票数 1
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4回答
我有一个数据集已经加载到一个熊猫DataFrame。当我打印data.head()时，它看起来像这样。
G1 G2 G3 absences failures studytime romantic internet
0 5 6 6 6 0 2 no no
1 5 5 6 4 0 2 no yes
2 7 8 10 10 3 2 no yes
浏览 7提问于2020-03-26得票数 0
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我试图运行一个test_train_split，然后使用它来运行物流回归分析。
from sklearn.model_selection import train_test_split
x = hotel_data.iloc[:,:-1]
y = hotel_data.iloc[:,-1]
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y, test_size=0.20, random_state=0)
当我运行代码时
logisticRegr.fit(x_train, y_train)
我得到了
ValueError: cou
浏览 2提问于2021-10-05得票数 0
2回答
正如标题所说，我将如何着手转换我已经获得的'1,0' into 1,0 ValueError: invalid literal for int() with base 10: '1,0'
浏览 0提问于2020-04-26得票数 1
我有12个属性的数据和一个类标签no/yes。我已经用训练数据创建了一个模型。我尝试通过删除类标签来使用测试数据测试模型。得到“ValueError(”不带类属性的测试数据集“)”如何实际预测决策树/逻辑回归中的类标签？
我在Orange中建立了以下连接。
文件->数据采样器->
-> logistic regression -> test learners -> Confusion Matrix
-> logistic regression -> Predictions
浏览 1提问于2015-05-12得票数 0
我在我的数据集上使用Logistic回归，它的目标变量在0和1s。我使用了.replace()函数并相应地替换了它们。
> data['target']=data['target'].replace({0:"No",1:"yes"})
代码运行正常。但当我给数据建模时，
model_log=sm.Logit(data['target'],data.iloc[:,2:]).fit()
它显示了以下错误：
ValueError:熊猫数据被转换为numpy dtype of object。用np.asarray(
浏览 0提问于2020-03-22得票数 0
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我想用logistic回归来预测和绘制一个数据集，并得到它的斜率系数。但是，当我运行代码时(请参阅下面)，错误“ValueError:未知标签类型：‘连续’”。发生。
我在类似的问题中看到y值应该是'int‘类型，但我不想转换它，因为y数在1.66到0.44之间.
这类情况有解决办法吗?还是我应该尝试另一个回归模型？
提前谢谢
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
impor
浏览 0提问于2018-06-26得票数 0
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1回答
我正在使用Keras构建一个CNN，第一层是以下Conv1D：
cnn.add(Conv1D(
filters=512,
kernel_size=3,
strides=2,
activation=hyperparameters["activation_fn"],
kernel_regularizer=getattr(regularizers, hyperparameters["regularization"])(hyperparameters["regularization_rate"]),
inp
浏览 1提问于2018-11-26得票数 3
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我知道这个错误
from sklearn.metrics import accuracy_score
print ("Accuracy : ", accuracy_score(y_test, y_pred))
ValueError: Classification metrics can't handle a mix of continuous and binary targets
我用逻辑回归方法改变了二进制分类的指标。
浏览 19提问于2022-11-13得票数 0
5回答
我在php中看到一些奇怪的行为，当比较一个双精度和一个字符串，并希望有人能解释给我这是怎么回事。
如果我声明$num = 0.333；然后测试$num == '0.333'，结果是真的。如果我将1加到$num上，然后减去1，那么$num == '0.333‘就会显示为false。如果我随后将$num转换为字符串，则比较结果将返回true。它为什么要这么做？
下面是一个示例：
<?php
$num = 0.333;
//returns 0.333 double Yes
echo $num, ' ', gettype($num),
浏览 0提问于2011-05-20得票数 2
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从上面可以推断出，当我将一系列数据作为参数传递给线性回归模型时，它会抛出一个错误。
ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[2600 3000 3200 3600 4000].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.
浏览 4提问于2020-08-15得票数 1
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在使用knn回归模型时，我正在尝试应用自己的自定义距离度量函数。我的数据集混合了名义、顺序、数值和二进制类型的字段
代码：
def cus_distance(array1, array2, **kwargs):
# calculate the distance, return a float
pass
knn = neighbors.KNeighborsRegressor(weights='distance', metric=cus_distance)
# train_data is a pandas dataframe obj
knn.fit(train_
浏览 6提问于2013-12-18得票数 2
我有一个关于python数学的小问题。所以我有几个变量，x，y和answer
>>>x = 20
>>>y = 21
>>>answer = x / y * 100
>>>answer
0
所以它打印的结果为空。好的，我知道它打印的是空的，因为我必须打印x = 20.0而不是打印x = 20。
但不管怎样，我需要它打印出来：
95.2380952381
我该怎么做呢？
注意:我不能只写x = 20.0
我也尝试过这样做：
x1 = str(x) + '.0'
result = int(x1) / y * 1
浏览 3提问于2013-07-20得票数 4
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1回答
我训练了一个回归问题的人工神经网络模型，该模型以10个参数作为输入，并给出1个输出。经过培训，我使用keras将模型保存为json，并将权重保存为.h5文件。现在我想对新的数据做预测。我已经加载了模型，这里的问题是，在将输入值输入到模型之前，如何缩放这一行输入值？一些机器学习算法不需要缩放(标准化/规范化)，所以我可以加载这些模型并用于预测。我如何在人工神经网络模型，因为我们规模的数据为培训？
浏览 0提问于2019-06-24得票数 0
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我正在编写一个基于距离的预测旅行时间的模型。我得到了
ValueError:未知标签类型:运行以下代码时出现“连续”错误：
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
times = pd.read_csv('SC.csv')
X = times.drop(columns=['Time'])
y = times.drop(columns=['distance'])
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit
浏览 0提问于2020-07-09得票数 0
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在对某些银行数据进行Logistic回归时，我遇到了一个错误：ValueError:无法将字符串转换为浮动：'no'。这是我试过的代码。
bank_full=pd.read_csv("/home/bilal/Desktop/linkedinlearning/recommendation-system-python/bank/bank-full.csv")
bank_full.head()
X=bank_full.iloc[:,:37].values
y=bank_full.iloc[:,:18].values
Logreg=LogisticRegressio
浏览 7提问于2020-07-12得票数 0
我打算用sklearn制作一个模型来预测菜肴。然而，我的数据中有这一列(B列)，它给我带来了一个ValueError:无法将字符串转换为浮点型：'indian‘，如果可以，请帮助。 csv file
浏览 104提问于2021-10-08得票数 0
1回答
如何检验线性回归模型中的预测值是否与实际值相匹配？
我试过使用-混淆矩阵，但我得到了这个错误-
#==============================================================================
# Create confusion matrix to evaluate performance of data
#==============================================================================
from sklearn.metrics import confus
浏览 0提问于2018-07-27得票数 3
我想从logistic回归模型中估计概率。 model <- glm(pheno~best.pgs, data = pgs.res)
summary(model)
prob <- predict(model, pgs.res, type = 'response') 但它返回几个负概率和大于1的概率。 summary(prob)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
-0.1933 0.3865 0.4988 0.4999 0.6139 1.1687
浏览 31提问于2021-06-25得票数 0
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我正在尝试使用ExtraTreesClassifier的科学工具包-学习我的数据。我有两个数字数组X和y，x是维数(10000,51)和y是(10000，)。为了确保它们是numpy数组格式，我使用
X = numpy.array(X, dtype=np.float32)
print numpy.asarray(X,dtype=np.float32) is X
y = numpy.array(y, dtype=np.float32)
print numpy.asarray(y,dtype=np.float32) is y`
我两个人都得到了TRUE。然后，我将我的模型定义为：
clf = Ex
浏览 7提问于2015-11-25得票数 4
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我有一个数据框架'df‘，它缺少列值。我希望通过使用其他列值的预测(回归)来填写Avg月长途收费列中缺少的/NaN值。然后，用找到的新值替换NaN值。
我在执行代码时收到以下错误消息。我做错什么了吗？
数据框架：'df‘
Customer ID,Gender,Age,Married,Number of Dependents,City,Zip Code,Latitude,Longitude,Number of Referrals,Tenure in Months,Offer,Phone Service,Avg Monthly Long Distance Charges,Multi
浏览 7提问于2022-08-04得票数 0
我在随机生成的X1上拟合一个回归模型，x2和Y是X1，x2的和，但是我得到了这个误差。
ValueError:找到样本数不一致的输入变量：2,10000000
备注：-我这么做只是为了学习
我的代码：-
X = np.random.random_integers(100000000,size=(2,10000000))
X=(X-(100000000/2))/(100000000/2) # Scaling [-1,1]
Y = X[0]+X[1]
regr = linear_model.LinearRegression()
X_train, X_test, y_train, y_test =
浏览 0提问于2019-07-16得票数 1
我有一列将任意纬度/经度显示为excel中的字符串。
我成功地分成了训练/测试集，但是在缩放时会出现一个错误。然后，我使用标准标量器来拟合回归模型，但始终得到错误：
浏览 2提问于2022-02-06得票数 1
1回答
在运行逻辑回归时，我遇到了以下两个主要问题：
我的X变量包括因素变量，如移民身份(immigrant，non-immigrant)；我的Y变量是二项式变量，低出生体重(non-lbw，lbw)。
我运行以下R脚本(我使用的是plsRglm包)：
library(plsRglm)
model.plsrglm <- plsRglm(yair, xair, 3, modele="pls-glm-logistic")
1)如果我不删除y或x中的所有NA值，R将返回以下内容：
summary(model.plsrglm)
Call
plsRglmmodel.default(data
浏览 5提问于2014-12-23得票数 2
1回答
Logistic回归和线性回归是神经网络的特例吗？ 请说明我是否可以认为这句话是正确的。
浏览 30提问于2020-04-24得票数 1
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1回答
我目前正在做一门课程，我从课程中学习机器( )。本课程在学习和作业过程中使用Graphlab创建框架。我不想使用Graphlab，而是使用pandas，numpy来分配任务。
在本课程中，讲师创建了一个回归模型，然后使用matplotlib显示了预测结果。
建立回归模型
sqft_model = graphlab.linear_regression.create(train_data, target='price', features=['sqft_living'],validation_set=None)
然后预测代码如下：
plt.plot(test_da
浏览 2提问于2015-12-14得票数 4
我正在尝试将保存在SavedModel格式(包含.pb文件、assets文件夹和variables文件夹的文件夹)中的Tensorflow对象检测模型转换为Keras.h5以进行更简单的推断。然而，尝试常见的StackOverflow回答这个问题(例如，)会导致ValueError: Unable to create a Keras model from this SavedModel. This SavedModel was created with tf.saved_model.save, and lacks the Keras metadata.Please save your Kera
浏览 38提问于2022-01-04得票数 2
1回答
我正在构建一个为其定义模型的RL代理： def build_model(height,width,channels,actions):
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32,(8,8),strides=(4,4),activation='relu',input_shape=(3,height,width,channels)))
model.add(Conv2D(64,(4,4),strides=(2,2),activation='relu'))
model.add(Dense(512,
浏览 86提问于2021-06-16得票数 1
2回答
运行代码时：
integer = input("Enter an integer: ")
try:
int(integer)
print("Good work!")
except ValueError:
print("Thats not an integer")
为什么输入一个像5.8这样的浮点数会得到except子句，而int(5.8)却是5，并且没有引发ValueError？
浏览 1提问于2021-02-20得票数 0
2回答
训练逻辑回归模型时出错
、、、、
我正在尝试将逻辑回归模型拟合到数据集，在训练数据时，我得到了以下错误： 1 from sklearn.linear_model import LogisticRegression
2 classifier = LogisticRegression()
----> 3 classifier.fit(X_train, y_train)
ValueError: could not convert string to float: 'Cragorn' 代码片段如下： import numpy as np
import pandas as pd
impo
浏览 80提问于2020-07-07得票数 1
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1回答
我现在的数据是财政周的。它的格式是"FY2013 WK 2“。我如何格式化它，以便我可以在它上使用一个回归模型并预测一个值，比如"FY2017 WK 2“。
我是否应该将财政周视为一个范畴值，并使用dmatrices？
浏览 4提问于2017-03-20得票数 0
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2回答
所以，在我花了几天时间清理我的数据，预处理，并试验了几个不同的模型(例如在R Studio中)之后，我该如何实际地部署解决方案。如果模型是一个简单的模型，那么它很简单，例如决策树，Logistic回归，因为模型很明显，R Predictor模型部署到具有http端点的商业R Server中等。
我的问题是，复杂的预处理(例如PCA变换、RBF内核或100棵树的随机森林)如何处理？就像在验证阶段一样，我假设我必须部署R脚本进行预处理，并将PCA或应用RBF预处理脚本等应用到我的部署服务器？
这是否意味着对于RBF，我必须将所有原始训练数据集与我的SVM预测器一起托管？RBF变换是训练集或至少是支
浏览 2提问于2016-09-14得票数 0
1回答
7在windows 7上，我得到了一个ValueError:带有基数10的int()的无效文本。
所发生的是，我的输出Power==0.00\r，(\r是隐藏的，所以从输出中我实际上看不到它。我从下面的错误(类型字符串)中认识到这一点。
我希望将0值提取为整数，因此我将Power转换为int(Power)，然后得到带有基数10：'0.00\r‘的错误ValueError：()。
有主意把“0.00”和“\r”分开吗？
浏览 4提问于2017-05-15得票数 0
1回答
我不明白lm函数中因变量之间的逗号是什么意思。与+分离因变量的模型相比，带逗号分离因变量的模型提供的AIC要小得多。如果有人能启发我，那将是非常感谢的！
我已经尝试过查阅lm手册和一些多元线性回归指南。
带逗号分隔符
m15 <- lm(FAD~ mobldata$meanmarchtemp , mobldata$snowcover,
data=mobldata)
summary(m15)
AIC(m15)
[1] 254.3559
与
带+分隔符
m9 <- lm(FAD~mobldata$snowcover + mobldata$meanmarchtemp,
浏览 1提问于2019-09-04得票数 1
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我试图将Pandas DataFrame中的值从字符串转换为浮点型，但遇到了错误。
该列如下所示：
PIB (IBGE/2005)
---------------
71.638.000
114.250.000
44.373.000
462.258.000
186.812.000
其中.是数字组分隔符，因此71.638.000应成为浮点型71638000。
但是我得到了一个错误：
ValueError: could not convert string to float: '71.638.000'
这是我的完整DataFrame的图像：
如何将此列从字符串转换为浮点型？
浏览 2提问于2020-05-17得票数 1
我一直在学习使用Python进行数据分析和可视化，但是在此代码片段中，我在将某些数据组件的数据类型从一种形式更改为另一种形式时遇到了困难，我希望将小数数据更改为整数，我需要将RottenTomatoes和IMDb更改为整数或浮点数，以便使用可视化模型并将小数数据转换为整数。
我试图使用以下代码来转换它们：
movieRatings['RottenTomatoes'] = movieRatings['RottenTomatoes'].fillna(0/100).astype('int')
调用了以下错误：
ValueError:带基数10：
浏览 5提问于2022-05-08得票数 0
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1回答
我想预测单个credit_balance大于值N为真的概率
比较了三种分类方法: Logistic回归法、最小判别法和二次判别法。
对于一个样本预测，对于每一个具有不同值的样本，如何确定哪个模型最适合我的预测？
线性回归predict_proba结果为[[0.93227393 0.06772607]]
LDA predict_proba是[[0.94144572 0.05855428]]
QDA precit_proba是[[9.99999999e-01 1.24419207e-09]]
我们应该看哪些参数来决定哪种分类是最适合预测模型的？
浏览 0提问于2018-04-16得票数 1
很简单的问题：
我想要拟合回归模型。我已经让熊猫知道这些变量是绝对的。样本代码：
bikes_reg['month'] = bikes_reg['month'].astype('category')
我是否需要创建虚拟变量，或者模型是否会在合适的情况下自动创建它们？
一般的经验法则是什么？每次使用分类变量时，是否都需要创建虚拟变量？
浏览 1提问于2017-08-25得票数 0
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下面是我的代码
dataset = np.genfromtxt('train_py.csv', dtype=float, delimiter=",")
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataset[:,:-1],dataset[:,-1], test_size=0.2,random_state=0)
model = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini')
#y_train = y_train.tolist()
#X_tra
浏览 0提问于2016-10-24得票数 1
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在logistic回归算法中，我们有两个显著的函数(或方程)：1. Logistic回归函数。2. Logit功能。
我想知道：( a )在逻辑回归模型的建立过程中，使用了哪些方程(S)？( b )在建模过程的哪个阶段(S)被使用？
我知道logit函数用于将概率值( b/w 0和1)转换为实数值( b/w -Inf到+Inf)。我想知道logit函数在logistic回归建模过程中的真正目的。
在Logistic回归建模中，有几个与logit函数的目的直接相关的查询：
Logit函数(即Logit方程LN(P/1-P))是由Logistic回归方程导出的，还是反过来导出的？
Logit方程在
浏览 0提问于2019-06-05得票数 2
3回答
下面是给我带来麻烦的东西：
irb> (0.5).round # => 1 YES
irb> (0.075).round(2) # => 0.08 YES
irb> (9.075).round(2) # => 9.07 WHY???
怎么一回事？为什么结果不是9.08
浏览 0提问于2016-05-04得票数 2
我正在使用ruamel.yaml学习，我想知道它是否支持类型描述符作为原始的YAML，比如"num：!!float 4"？该文件如下：
num: !!float 4
我尝试导入这样的文件，但遇到了一个错误：
ValueError跟踪(最近一次调用)输入为22，在<cell : 2>() 1从红宝石进口yaml 2与开放(“net.yaml”，"r"，encoding="utf-8")为yaml_file：-->3 yaml_dict = yaml.round_trip_load(yaml_file) 4 yaml_dict .
浏览 10提问于2022-03-21得票数 1
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在下面的代码中，我有一个数据框，我希望如果某个条件满足行，这个条件碰巧被nan行替换，但它不起作用，当我试图逐个查看它是如何工作的时，我得到了错误 ```{x_r = data.drop(['y'], axis="columns") x_nan = np.empty((len(x_r), len(x_r.columns))) x_nan[:] = np.nan x_2 = x_r.values for i in range(0, len(x_r)): if y[i] < q_: x_2[i, :] = x_nan[i, :]}``` then for t
浏览 31提问于2020-04-30得票数 0
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3回答
当我提出这个问题时，我一直在准备面试。
#include<stdio.h>
int main()
{
unsigned long a = 100;
long b = -1;
if(b>a)
printf("YES");
else
printf("No");
}
程序的输出将被找到。答案是YES，谁能解释一下这是怎么正确的答案？我分析发现，当a和b中至少有一个有无符号限定符时，答案是肯定的。当两者都很长时，它就会打印NO。
编辑：
还有一个问题使我思考得多。这是代码
#includ
浏览 3提问于2014-03-11得票数 0
回答已采纳
1回答
感谢你阅读这篇文章。 各种回归模型被应用于曲线估计(实际测量的通气量)。使用GLM和GAM模型进行比较，包括多项式回归。我使用R。 ? 有没有其他类型的回归模型可以很好地模拟这条曲线？like...bayesian？(事实上，我甚至不知道它是否可以在这里应用) 真心的。
浏览 29提问于2019-10-13得票数 0
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我想用java编写逻辑回归(分类问题)算法-
假设是-
有没有人能告诉我−
(−θ的T次方)是？
我可以编写线性回归的代码它的假设是
这是相对容易的，但不能从逻辑回归开始。
浏览 1提问于2014-01-13得票数 0
我一直在这里寻找这个错误，但我只找到了这个解决方案 (它在我的情况下不起作用)。谁能教我怎么解决这个问题？
我的数据集(df2)如下所示：
id_cl id_sup total_t cl_ind cl_city sup_ind sup_city same_city
0 1000135 1797029 414.85 I5610 11308.0 G4711 10901.0 no
1 1000135 1798069 19.76 I5610 11308.0 G4719 10901.0 no
2 1000135 1923186
浏览 1提问于2018-11-22得票数 1
我用Streamlit建立了一个机器学习模型来预测汽车的价格。在将数据分割成列车和测试，并选择最佳模型后，我需要根据用户的输入来预测汽车的价格。
ax1,ax2 = st.columns(2)
with ax1:
year = st.slider('Year The Car Manufatured', 1996,2020,1996)
model = st.selectbox('model',('Fiesta' ,'Focus','Kuga','EcoSport','C-MA
浏览 3提问于2022-05-22得票数 0
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