glm()模型的交叉验证
我想对我之前在R中建立的一些glm模型进行10倍交叉验证。我对boot包中的cv.glm()函数有点困惑，尽管我已经阅读了很多帮助文件。当我提供以下公式时:library(boot) cv.glm(data, glmfit, K=10) 这里的 "data" 参数是指整个数据集还是仅指测试集？...
谷歌预测API是如何工作的？
有人可以预测 :) 或猜测一下 Google 预测 API 是如何在幕后工作的吗？ 我知道有一些机器学习技术： 决策树、神经网络、朴素贝叶斯分类等。 你认为 Google 使用哪种技术？
使用lme4进行新水平的预测
我正在尝试拟合一个混合效应模型，然后使用该模型在可能具有不同水平的新数据集上生成估计值。我原以为在新数据集上的估计值将使用估计参数的平均值，但事实并非如此。以下是最小工作示例：library(lme4) d = data.frame(x = rep(1:10, times = 3), ...
如何避免简单前馈神经网络的过拟合
我正在使用皮马印第安人糖尿病数据集，尝试使用Keras构建准确的模型。我编写了以下代码：# Visualize training history from keras import callbacks from keras.layers import Dropout tb = callbac...
检测异常的好算法有哪些？
背景 问题如下： 一个黑匣子每天输出一个新数字。 这些数字被记录了一段时间。 当来自黑匣子的新数字落在建立的时间范围内数字的模式之外时进行检测。 这些数字是整数，时间范围为一年。 问题 哪种算法可以识别数字中的模式？ 模式可能很简单，例如始终上升或始终下降，或者数字可能落在一个...
神经网络中的时间序列未来预测（N点向前预测）大规模迭代训练
(N=90) 使用神经网络进行点预测： 我正在尝试预测3分钟后，即180个点。由于我将时间序列数据压缩为每2个点取平均值，因此我必须进行（N = 90）步预测。 我的时间序列数据以秒为单位给出。值在30-90之间。它们通常从30到90，然后从90到30，如下面的示例所示。 我的数据可...
Matlab: 神经网络时间序列预测？
背景：我试图使用MATLAB的神经网络工具箱来预测数据的未来值。 我从GUI运行它，但我还在下面包含了输出代码。 问题：我的预测值比实际值滞后了2个时间段，我不知道如何实际上看到“t + 1”（预测）值。 代码： % Solve an Autoregression Time-Series...
使用三个月的数据进行多元时间序列预测
我有三个月的数据（每一行对应每一天），我想为此执行多元时间序列分析： 可用的列是 - Date Capacity_booked Total_Bookings Total_Searches %Variation 每个日期在数据集中有1个记录，且有3个月的数据。我希望拟合一个多元时间序...
R - loess 预测返回 NA
我在使用 loess 进行“样本外”预测方面遇到了困难。当新的 x 值在原始样本之外时，我会得到 NA 值。我能获得这些预测值吗？x <- c(24,36,48,60,84,120,180) y <- c(3.94,4.03,4.29,4.30,4.63,4.86,5.02) lo...
使用caret包中的mlp方法是否可以设置多层隐藏层神经网络？
在 caret 包中的mlp方法调用RSNNS中的mlp函数。在RSNNS包中，我可以通过设置大小参数来设置神经网络中隐藏层数量。data(iris) #shuffle the vector iris <- iris[sample(1:nrow(iris),length(1:nrow(...