在R中的多项式Logit模型：mlogit和nnet的比较。
我想在R中运行一个多项Logit回归，使用了两个库nnet和mlogit，它们产生不同的结果并报告不同类型的统计数据。我的问题是： nnet和mlogit报告的系数和标准误之间差异的来源是什么？ 我想使用stargazer将我的结果报告到一个Latex文件中。 在这样做时，存在一个有问题的...
非线性回归的R²值计算
首先，我知道计算非线性回归的R^2值并不是完全正确或有效的做法。 然而，我们现在正在将大部分工作从SigmaPlot转移到R上，对于我们的非线性（浓度-反应）模型，同事们习惯看到一个与模型相关的R^2值来估计拟合优度。 SigmaPlot使用1-(残差平方和/总平方和)来计算R^2值，但是...
Keras模型用于拟合多项式
我从一个四次多项式中生成了一些数据，并希望创建一个Keras回归模型来拟合这个多项式。问题在于，拟合后的预测结果似乎基本上是线性的。由于这是我第一次使用神经网络，我认为我可能犯了一个非常微小和愚蠢的错误。 以下是我的代码： model = Sequential() model.add(De...
深度学习是否在拟合训练范围之外的简单非线性函数（外推）方面表现不佳？
我正在尝试创建一个简单的基于深度学习的模型来预测 y=x**2。但是，看起来深度学习无法学习其训练集范围之外的一般函数。 直觉上，我认为神经网络可能无法拟合 y=x**2，因为输入之间没有乘法运算。 请注意，我不是在询问如何创建适合 x**2 的模型。我已经完成了这个任务。我想知道以下问题...
在R中寻找非线性相关性
我在data[2-90]中存储了大约90个变量。我怀疑其中有4个变量与data[1]呈现抛物线相关性。我想要确定哪些变量具有这种相关性。是否有一种简单快捷的方法来实现这一点？ 我已经尝试构建了这样一个模型（我可以针对每个变量i = 2:90循环执行）： y <- data$AvgRa...
线性回归和非线性回归之间的区别是什么？
在机器学习中，我们说： w1x1 + w2x2 +...+ wnxn 是一个 线性回归 模型，其中w1,w2....wn 是权重，x1,x2...x2 是特征；而： w1x12 + w2x22 +...+ wnxn2 是一个 非线性（多项式）回归 模型。 然而，在某些讲座中，我看到...
如何在scikit-learn中仅删除多项式回归中的交互项？
我正在使用scikit-learn运行多项式回归。 我有大量变量（准确地说是23个），我正在尝试使用2次多项式回归进行回归。 interaction_only = True，仅保留交互项，例如X1*Y1，X2*Y2等。 我只想要其他项，即X1，X12，Y1，Y12等。 是否有一个函数可以...
非线性回归与随机效应以及lsoda
我遇到了一个无法解决的问题。我想使用nlme或nlmODE来执行具有随机效应的非线性回归，以固定系数的二阶微分方程的解作为模型（阻尼振荡器）。 我成功地使用nlme进行简单模型的建立，但似乎使用deSolve生成微分方程的解会导致问题。以下是一个示例和我面临的问题。 数据和函数 这是使用...
Seaborn Python中的非线性回归
我有以下数据帧，希望进行一些回归分析。我使用Seaborn，但似乎找不到一个合适的非线性函数来拟合。下面是我的代码和输出，以及我正在使用的数据框df。请注意，我在此图中截断了轴。 我想拟合泊松分布或高斯分布风格的函数。 import pandas import seaborn gra...
如何在R中进行分段/样条回归以处理纵向温度序列（新更新）？
我这里有一组温度时间序列面板数据，我想要对其进行分段回归或三次样条回归。因此，我先快速了解了分段回归的概念及其在R中的基本实现，从SO中获取了一个初始的处理流程的想法。在第一次尝试中，我尝试使用splines::ns在splines包中运行样条回归，但是我没有得到正确的柱状图。对我而言，使用基...