«python» etiketlenmiş sorular

Y ve X1, X2 arasındaki ilişkileri tanımlamak için çoklu doğrusal regresyon kullanıyorum. Teoriden, çoklu regresyonun Y ile X'in her biri (Y ve X1, Y ve X2) arasında doğrusal ilişkiler olduğunu varsaydım. X'in herhangi bir dönüşümünü kullanmıyorum. Böylece modeli R = 0.45 ve tüm anlamlı X ile aldım (P <0.05). Sonra …

16 regression  multiple-regression  python  linear 

8 sınıf veri ile çok sınıflı bir LDA sınıflandırıcısı eğitimi alıyorum . Eğitim yaparken şu uyarıyı alıyorum: " Değişkenler uyumludur " % 90'ın üzerinde bir eğitim doğruluğu elde ediyorum . Ben scytits-learn kütüphane Python do train ve çok sınıflı veri test kullanıyorum. Ben de iyi bir test doğruluğu elde ediyorum …

16 machine-learning  classification  python  scikit-learn  discriminant-analysis 

Bir veri setini bir sabit efekt (durum) ve iki rastgele efekt (katılımcı konu tasarımı ve çifti nedeniyle katılımcı) ile karışık efektler modeli kullanarak analiz ediyorum. Model ile oluşturulan lme4paket: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Sonra, bu modelin sabit etki (durum) olmadan modele karşı bir olasılık oranı testi yaptım ve önemli bir farkım var. Veri …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Aynı işi yapan farklı kütüphanelerden iki farklı yöntem hakkında bir sorum var. Doğrusal regresyon modeli yapmaya çalışıyorum. OLS ile istatistik modeli kitaplığını kullandığım kod: X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=1) x_train = sm.add_constant(X_train) model = sm.OLS(y_train, x_train) results = model.fit() print "GFT + Wiki / GT R-squared", …

16 regression  python  scikit-learn  statsmodels 

Özelliklerin F-regressionetiketle ilişkilendirilmesi ile aynı özellikleri kullanarak karşılaştırmak ve değerini gözlemlemek mi?R2R2R^2 Sık sık meslektaşlarımın F regressionmakine öğrenme kanalında bir özellik seçimi için kullandığını gördüm sklearn: sklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func=sklearn.feature_selection.f_regression...)` Bazıları bana söyle - neden sadece etiket / bağımlı değişkenle ilişkilendirmekle aynı sonuçları veriyor? F_regressionÖzellik seçiminde kullanmanın avantajı bana açık değil . İşte …

16 feature-selection  python  scikit-learn  r-squared  f-test 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 5 ay önce kapalı . Bir kutu grafiğini python matplotblib ile çizerken, grafiğin yarısındaki çizgiler dağıtımın medyanıdır. Bunun yerine çizgi ortalamaya sahip olma olasılığı var …

15 data-visualization  python  matplotlib  boxplot 

R'deki paketi sklearnkullanarak lojistik regresyon kütüphanesinden sonuçları çoğaltmaya çalışıyorum.glmnet Kaynaktan sklearnlojistik regresyon belgeleri , bu l2 cezası altında maliyet fonksiyonunu en çalışıyor minw,c12wTw+C∑i=1Nlog(exp(−yi(XTiw+c))+1)minw,c12wTw+C∑i=1Nlog⁡(exp⁡(−yi(XiTw+c))+1)\min_{w,c} \frac12 w^Tw + C\sum_{i=1}^N \log(\exp(-y_i(X_i^Tw+c)) + 1) Kaynaktan vignettes arasında glmnet, uygulanması biraz daha farklı bir maliyet fonksiyonu minimize minβ,β0−[1N∑i=1Nyi(β0+xTiβ)−log(1+e(β0+xTiβ))]+λ[(α−1)||β||22/2+α||β||1]minβ,β0−[1N∑i=1Nyi(β0+xiTβ)−log⁡(1+e(β0+xiTβ))]+λ[(α−1)||β||22/2+α||β||1]\min_{\beta, \beta_0} -\left[\frac1N \sum_{i=1}^N y_i(\beta_0+x_i^T\beta)-\log(1+e^{(\beta_0+x_i^T\beta)})\right] + \lambda[(\alpha-1)||\beta||_2^2/2+\alpha||\beta||_1] İkinci …

15 r  logistic  python  scikit-learn  glmnet 

İstatistiklerde çok iyi değilim, bu basit bir soru ise özür dilerim. Bazı verilere bir eğri uydurma ediyorum ve bazen benim verilerini en uygun biçimde olumsuz üssünü ve bazen uyum yakın olan bir * e ( - b * x 2 ) + c . Ancak, bazen her ikisi de başarısız …

15 variance  model-selection  python  curve-fitting  covariance-matrix 

Bir veri kümesini (işaretler kümesi) kümelemeyi denedim ve 2 küme aldım. Grafiksel olarak temsil etmek istiyorum. (X, y) koordinatlarına sahip olmadığım için temsili biraz karıştı. Ayrıca bunu yapmak için MATLAB / Python işlevi arıyor. DÜZENLE Bence veri yayınlamak soruyu daha açık hale getiriyor. Python (scipy kullanarak) kmeans kümeleme kullanarak yaptığım …

15 clustering  data-visualization  python 

Diyelim ki n-boyutlu sürekli değerli vektörlerin iki veya daha fazla örnek popülasyonuna sahibim. Bu numunelerin aynı dağıtımdan olup olmadığını test etmek için parametrik olmayan bir yol var mı? Eğer öyleyse, bunun için R veya python'da bir fonksiyon var mı?

15 r  distributions  nonparametric  python 

Python'da çok değişkenli von Mises-Fisher dağıtımından örneklemenin basit bir yolunu arıyorum . Scipy ve numpy modülündeki istatistik modülüne baktım ama sadece tek değişkenli von Mises dağılımını buldum. Herhangi bir kod var mı? Henüz bulamadım. Görünüşe göre, Wood (1994) bu bağlantıya göre vMF dağılımından örnekleme için bir algoritma tasarladı , ancak …

14 distributions  sampling  python 

Wikipedia'ya göre beta olasılık dağılımının iki şekil parametresi vardır: ve .βαα\alphaββ\beta aralığındaki bir grup sayı scipy.stats.beta.fit(x)olan Python'u aradığımda 4 değer döndürülür. Bu bana tuhaf geliyor.x[ 0 , 1 ][0,1][0,1] Google'dan sonra aradığımda üçüncü değişken 0 olduğu için dönüş değerlerinden birinin 'konum' olması gerektiğini buldum scipy.stats.beta.fit(x, floc=0). Dördüncü değişkenin ne olduğunu …

14 python  scipy  beta-distribution 

Zaten cevaplanan bir sorudan sonra ( Tek Katmanlı ileri beslemeli ağdan ağırlık önemini ayıklama ) Sinir ağlarındaki girdilerin alaka düzeyi hakkında çıkarım arıyorum. İlgilenilen çıkış düğümünden katmanlar arasında geriye doğru gidilerek girdi önemini yeniden yapılandırmanın zor veya zaman alıcı olabileceği derin bir ağ göz önüne alındığında, sinir ağı için duyarlılık …

14 neural-networks  python  feature-selection  sensitivity-analysis 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 2 yıl önce kapalı . Bu hat dataframe ilk 4 satır döndürür combinediçinfeature_a combined.iloc[0:4]["feature_a"] Beklendiği gibi, bu sonraki satır sütun için veri çerçevesinde 2., 4. …

13 python  pandas 

Çeşitli özelliklere dayalı fiyatları tahmin etmek için Random Forests kullanarak regresyon yapıyorum. Kod Python'da Scikit-learn kullanılarak yazılır. Regresyon modeline uyması için değişkenleri kullanmadan önce exp/ kullanmadan dönüştürüp dönüştürmemeye nasıl karar verirsiniz log? Rastgele Orman gibi bir Topluluk yaklaşımı kullanırken gerekli mi?

13 regression  machine-learning  predictive-models  python  random-forest