如何在R中使用Box-Cox幂变换
我需要将一些数据转换为“正常形状”，而我读到 Box-Cox 可以确定用于转换数据的指数。 据我所了解car::boxCoxVariable(y) 在线性模型中，被用作响应变量。MASS::boxcox(object) 对于公式或拟合模型对象。由于我的数据是数据框的变量，我发现唯一可以使用的...
单变量最小二乘回归中的多重R平方和调整后的R平方有什么区别？
有没有人能向统计学小白解释一下多重R平方与调整后R平方的区别是什么？我正在进行单变量回归分析，如下所示： v.lm <- lm(epm ~ n_days, data=v) print(summary(v.lm)) 结果： Call: lm(formula = epm ~ n_...
在测试数据中使用未知因子水平的predict.lm()函数
我正在对因子数据进行模型拟合和预测。如果predict.lm()中的newdata包含一个模型未知的单个因子水平，所有predict.lm()方法都会失败并返回错误。 有没有什么好方法可以使predict.lm()方法仅针对模型已知的因子水平返回预测结果，并对未知的因子水平返回NA值，而不是...
cross_val_score和cross_val_predict的区别
我想使用交叉验证评估使用scikitlearn构建的回归模型，但却感到困惑，不知道应该使用哪个函数cross_val_score和cross_val_predict 。 其中一个选项是：cvs = DecisionTreeRegressor(max_depth = depth) scores ...
网格搜索交叉验证 - XGBoost - 提前停止
我正在尝试使用Scikit-Learn的GridSearchCV在XGBoost上进行超参数搜索。在网格搜索期间，我希望能够进行早停以便大幅减少搜索时间，并期望在我的预测/回归任务上获得更好的结果。我使用Scikit-Learn API调用XGBoost。 model = xgb.XGB...
数值错误：特征名称不匹配：在xgboost的predict()函数中。
我已经训练了一个XGBoostRegressor模型。但是当我用这个训练好的模型来预测新的输入时，predict()函数会抛出feature_names mismatch错误，尽管输入特征向量与训练数据具有相同的结构。 此外，为了以与训练数据相同的结构构建特征向量，我需要进行大量低效的处理，...
xgb.train和xgb.XGBRegressor（或xgb.XGBClassifier）有什么区别？
我已经知道"xgboost.XGBRegressor是XGBoost的Scikit-Learn包装器接口。" 但它们有其他的区别吗？
在散点图中显示置信区间和预测区间。
我有两个数据数组，一个是身高，一个是体重：import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt heights = np.array([50,52,53,54,58,60,62,64,66,67,68,70,72,74,76,55,50,45,65]) w...
从lm对象中提取标准误差
我们从中获得了一个lm对象，并希望提取标准误差。lm_aaa <- lm(aaa ~ x + y + z) 我知道函数的摘要、名称和系数。 然而，似乎仅有通过摘要才能手动获取标准误差。 你有任何想法如何只输出se吗？
Scikit-learn交叉验证评分用于回归
如何在回归问题中使用cross_val_score？默认的评分似乎是准确度，这对于回归问题来说意义不大。如果我想要使用均方误差，是否可以在cross_val_score中指定？ 尝试了以下两种方法但都不起作用：scores = cross_validation.cross_val_score...