我正在使用R拟合glm模型，可以使用predict.glm(object=fm1, type="response")得到响应比例尺下的预测值，其中fm1是拟合的模型。我想知道如何使用broom包中的augment函数得到响应比例尺下的预测值。以下是我的最小工作示例。Dilution <-...

我使用了caret来建立一个模型。训练完成后，我收到了以下警告： 警告信息： 在train.default(x, y, weights = w, ...)中： 至少有一个类别水平不是有效的R变量名称；如果生成类概率，这可能会导致错误，因为变量名称将被转换为：X0、X1 变量的名称如下： ...

我正在尝试手动在数据上绘制模型估计值。我的实际问题比这个要复杂得多，因此如果可能的话，我希望避免使用predict，并且更愿意理解如何计算这些预测，而不是依赖某个软件包。 （可重现示例的数据在底部。） 因此，我首先运行一个模型，并获取模型估计值和标准误差： library(glmmTMB...

我之前使用fastai库训练了一个resnet34模型，并保存了weights.h5文件。最新版本的fastai，我是否仍需要有非空的train和valid文件夹才能导入我的学习器并在测试集上进行预测？ 此外，我目前正在循环遍历每个测试图像，并使用learn.predict_array，但是...

我有一些由非R用户设置的逻辑回归模型系数。我想将这些系数导入R并在同一数据集上生成一些拟合度估计（ROC和混淆矩阵），与我的模型进行对比。我的第一个想法是使用以下方法将系数强制转换为现有的GLM对象： summary(fit)$coefficients[,1] <- y 或者 summary(...

我有一个gamlss模型，想用它来预测新的y值（以及置信区间），以便可视化模型与真实数据的拟合程度。我想从一个随机化的预测变量新数据集中进行预测（而不是原始数据），但是出现了错误信息。以下是一些示例代码： library(gamlss) # example data irr &lt...

我正在寻找一种智能的（我在思考人工智能或神经网络）库，可以输入历史数据列表，并预测下一个输出序列。例如，我想将以下数字1、2、3、4、5输入库中，基于此，它应该预测接下来的序列是6、7、8、9、10等。输入将更复杂，包含更多信息。这将用于C#应用程序。如果您有任何建议或警告，那就太好了。谢谢。...

我已经训练并保存了我的H2O AutoML模型。重新加载后，当使用predict方法时，出现以下错误: java.lang.IllegalArgumentException: 测试/验证数据集中存在一个非分类列'response'，但在训练数据中它是分类的。 在模型创建时，我没有指定任何编码...

我有以下句子： I want to ____ the car because it is cheap. 我想使用NLP模型来预测缺失的单词。应该使用哪个NLP模型？谢谢。

我正在遵循这个教程来进行机器学习预测： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style style.use("ggplot") from sklearn import svm ...