在data.table上使用线性回归的预测功能
关于这个帖子，我创建了一个使用data.table包进行线性回归的示例： ## rm(list=ls()) # anti-social library(data.table) set.seed(1011) DT = data.table(group=c("b","b","b","a","a"...
如何解决predict.lm()报错：变量'affinity'的拟合类型为“nmatrix.1”，但提供了“numeric”类型。
我有一个简单的线性模型： mylm = lm(formula = prodRate~affinity, mydf) 其中mydf是一个数据框，看起来像： prodRate affinity 1 2643.5744 0.005164040 2 2347.6923 0.00...
GLMER - 用于二项数据（cbind计数数据）的预测
我正在尝试预测随时间变化（x轴上的天数）我的二项数据上运行的glmer模型的值。Total Alive和Total Dead是计数数据。这是我的模型以及相应的步骤： full.model.dredge<-glmer(cbind(Total.Alive,Total.Dead)~(CO2....
在R中使用任意系数的predict()函数
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(...
未来预测的.NET神经网络或人工智能
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。...
并行预测
我正在尝试在我的Windows计算机上并行运行predict()。这对于较小的数据集可以工作，但是随着每个进程创建新的数据框的副本，它的扩展性不佳。是否有一种方法可以在不创建临时副本的情况下并行运行？ 我的代码（仅对这个原始代码进行了少量修改）： library(foreach) libr...
R的predict()函数返回错误/太多的值
我正在尝试根据已建立的线性模型和标准曲线将吸光度（Abs）值转换为浓度（ng/mL）。我计划使用predict()函数来完成此操作。但是，我无法让predict()返回所需的结果。以下是我的代码示例： Standards<-data.frame(ng_mL=c(0,0.4,1,4), ...
如何使用tf.saved_model加载模型并调用预测函数 [TENSORFLOW 2.0 API]
我对TensorFlow尤其是2.0版本非常陌生，因为API的示例不足，但它似乎比1.x版本更加方便。 到目前为止，我已经使用tf.estimator API训练了一个线性模型，并使用tf.estimator.exporter保存了该模型。 之后，我想使用tf.saved_model API加...
从R gamlss对象预测新拟合值时出现错误
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 <...