問題タブ [coefficients]

長さ n の 2 つの実数ベクトル a と b のジャカード係数を計算する式が与えられました。

この式は正しいですか？ベクトル {5, 3, 1, 0, 3} および {7, 1, 3, 2, 1} の係数を計算すると、メトリックには許可されていないと思われる負の数が得られます)。

(5*7 + 3*1 + 1*3 + 0*2 + 3*1) = 44

44 / (12+ 14 - 44) = -22/9

Survival Packageの条件付きロジスティック回帰の例を見てみましょう

そして、次のコマンドを使用して

これで回帰パラメータを生成できますが、具体的toccfarmには -1.896 の値が必要だとしましょう。

これだけを出力したり、xsave this として保存したりするにはどうすればよいでしょうか。

使用する場合

すべての回帰係数を取得します。

私は次のようなことを試しました

しかし、どれも機能していません

glmnet で次のコードを使用しています。

ただし、リッジ回帰で行われるように、せいぜい Lambda で係数を出力したいと思います。次の適合構造が表示されます。

しかし、最適な Lambda と対応する係数を取得できません。ご協力いただきありがとうございます。

を使用して係数を抽出できるように、シンボリック変数のさまざまな程度の項を含む式をz_sPythonの多項式に変換しようとしています。sympy.Poly().coeffs()

私が持っている式は、独立したシンボリック変数 z_s を持つ高次多項式です。どういうわけか、sympy.Poly() を使用して式を多項式に変換すると、係数の小さい項が切り捨てられているように見えます。以下は私の関数で、シンボリック多項式として再定義した行を含めました。

これは以下を返します:

ご覧のとおり、最初のいくつかの用語が削除されました。

最初は、高次多項式のカットオフが組み込まれているため、高次項がカットオフされていると思いましたが、どのドキュメントでもそうであることがわかりませんでした。次に、係数値が低いために、切り捨てられている項が切り捨てられているように見えることを発見しました (sympy または python は、係数がゼロに非常に近いため、項は無視できると考えています)。私の関数では、最初の項の係数が約 であることがわかります-1.3e-61。「小さな」項カットオフを持つ次数 1 の 2 項多項式の簡単な例を使用して、この理論をテストしました。

（編集：関数+ 1内にあるはずhです。正しく読み取れるように修正しました。これは出力を変更しません。）これは次を返します：

ご覧のとおり、係数を含む項10e-27は多項式から削除され、定数 ( 1.0) だけが残ります。

複数のフォーラムや SymPy のドキュメントでこれに関する情報を見つけることができませんでした (見逃していない限り)。しかし、人々が私がやろうとしていたこととは正反対のことをしようとしていることがわかりました (たとえば、ここを参照): 彼らは小さな係数で項を切り捨てようとしていましたが、私は python の切り取りを防止しようとしています。それらの条件から。

これらの小さな係数をゼロに設定したくないことを python/sympy に伝える方法はありますか?

sympy.Poly()または、この問題を回避するために、 andを使用せずに元の関数から係数を順番に抽出する別の方法はあり.coeffs()ますか?

現在、Scikit-Learn の LogisticRegression を使用してモデルを構築しています。利用した

モデルをトレーニングする前に、すべての入力変数をスケーリングします。すべてが正常に機能し、適切なモデルが生成されますが、LogisticRegression.coeff_ によって生成される係数は、スケーリングされた変数に基づいていると理解しています。スケーリングされていないデータに適用できる係数を生成するためにそれらを調整するために使用できる係数への変換はありますか?

私は実動システムにモデルを実装することを楽しみにしており、モデルのスコアリングのために実動環境ですべての変数を何らかの方法で前処理する必要があるかどうかを判断しようとしています。

注: モデルは本番環境内で再コーディングする必要がある可能性が高く、環境は Python を使用していません。

そのため、現在ロジスティック回帰を実行しており、次のように切片を含めずに個々の予測変数の要約情報を抽出しようとしています:

Step1 は、コンテキストを提供するためにここで関心のあるモデルです。最終的には、含まれている予測子だけを抽出したいと考えています。

私が抱えている問題は、1 つの予測子のみを使用すると、その予測子の情報しか得られないことですが、項目番号は次のように削除されます。

項目 1 (i1) は、予測子として含まれる唯一の項目です。Rがアイテム番号に加えて値を与えるようにするにはどうすればよいですか? このようなものがあるように：

ありがとうございました！

私は簡単な機能を持っています:

これを x=L で評価すると、次のようになります。

時々、私の方程式は非常に長く複雑になります。次のような各Cの係数を見つけたい：

ただし、一度に 1 つの変数の係数しか取得できません。変数のすべての係数を見つけたいと思います。

複数の係数を追加すると、係数は表示されませんが、次のような別のものが表示されます。

すべての係数を一度に見つける方法はありますか?

独立変数の同じ行列で従属変数の多くのベクトルに対して多重線形回帰を実行する必要があります。

たとえば、次のような 3 つのモデルを作成したいとします。

次の行列から (a、b、c は独立変数で、d、e、f は従属変数です)

次に、回帰からの係数を別の行列に保存します (説明を簡単にするために、この例では列とベクトルの数を減らしています)。