問題タブ [predict]

従属変数 (y と呼びましょう) が 0 で打ち切られたままになっているデータセットでトービット分析を行っています。

これで問題ありません。ここで、「予測」関数を実行して適合値を取得したいと思います。理想的には、観測されていない潜在変数「y*」と観測された打ち切られた変数「y」の予測値に関心があります [参考文献 1 を参照]。

predict.survreg [参照 2] のドキュメントを確認しましたが、どのオプションで予測された打ち切られた変数 (または潜在変数) が得られるのか理解できなかったと思います。

私がオンラインで見つけたほとんどの例は、次のようにアドバイスしています。

繰り返しますが、これらがどのような種類の予測であるかは明確ではありません。

私の推測では、predict 関数の「type」オプションがここで重要であり、type="response" は打ち切られた変数予測を意味し、type="linear" は潜在変数予測を意味します。

ここで経験のある人が、私に光を当てることができますか?

どうもありがとう！

参考文献:

1. http://en.wikipedia.org/wiki/Tobit_model

2. http://astrostatistics.psu.edu/datasets/2006tutorial/html/survival/html/predict.survreg.html

トレーニング データは 2 つのファイルから読み込まれます。1 つは独立変数のみ (df.train) で、もう 1 つは実際の対応するクラス値のみ (df.churn) です。これらの値は -1 と 1 のみです。次に、すべて NA の列を削除し、見つかった重複列を削除します。

2 つのデータ セットを独立したクラス値を持つ 1 つのデータ フレームにアセンブルし、エラーなしで naiveBayes() を実行します。

naiveBayes によって生成されたモデルを使用して、predict() を実行すると、type = "raw" の出力が妥当なデータのように見えることに注意してください。ほとんどの場合、これらの確率は比較的 0 または 1 に近くなります。最初の 6 つの要素を以下に示します。

ROC プロットと AUC 値を取得する目的で、prediction() への入力の実際の予測クラス値を探しています。type = "class" を指定して predict() を再度実行しましたが、ここでは基本的に何も得られません。

興味深いと思ったので、意図的にトレーニング データに対して predict() を実行しています。以下では、predict() からの値は、私には「合理的」に見えます...つまり、少なくとも完全なナンセンスのようには見えません。それらを実際の値とまだ比較していませんが、そのために predict() によって指定された明示的なクラス値を使用することを期待しています。

したがって、これは同一のモデルに対して再度実行される predict() です。何も返さない可能性がある理由がわかりません。

特定の値を使用して予測確率を計算しようとしていますが、Rは次のエラーを示しています。

これが私がやろうとしていたことです。x1は12レベルのファクターであり、x2も3レベルのファクターです。

何か助けはありますか？

データフレームの操作

私はこのエラーを取得しています：

私は何が間違っているのですか？

これがdputの出力です：

私はこのデータセットを持っています：

私は以下を使用して線形モデルを計算しましたlm()：

たとえば、x新しい値がある場合の予測値を知りたいのですが、関数を使用すると、新しい値のみが計算されます。yynew <- c(5.5, 4.5, 3.5)predict()y

x新しい値がある場合、どうすれば新しい値を予測できyますか？

私はRを初めて使用します。glm（）を使用してロジスティックモデルを推定しようとすると、応答は予測されませんが、予測関数のすべての入力に対して1のような予測関数を呼び出すと実際には出力されません。

私が何か間違ったことをしていることを教えてください。

ヘルプ (predict.nls) で述べたように、se.fit=TRUE の場合、予測の標準誤差を計算する必要があります。ただし、次のコードはそれを表示せず、予測のみを表示します。

コードの何が問題になっていますか? ありがとうございました！

Java API for liblinear を使用する場合、どのようにしてすべての予測結果を救うことができるのか疑問に思っていました。

十分に文書化されているため、次のコードを使用して予測の精度を救うことができます。

しかし、たとえば実行時に与えられたファイルに保持されている残りの結果をどのように救出できますか:

助けていただければ幸いです。現時点では、ファイルからデータをレスキューしていますが、ディスクに移動して取得する必要があるのは最も非効率的です。前もって感謝します。

ダニエル・マリン・スビアブレ

PS: 小さな結果ファイルの例

私は次のようにlmを実行しようとしましたlm(b.div$chao1.ave ~ b.div$lg.std.len)が、その後、predict()newdataと変数の長さが異なるという警告が表示されます。そこで、上記の方法を試しましたpredict()が、オブジェクトを認識しないというエラーが表示されます。修正方法を教えてください。

Step AIC を使用して予測を行うことについて簡単な質問がありました。私はRの初心者なので、解決策が明らかな場合はご容赦ください。あちこち探してみましたが、探していたものを実際に見つけることができませんでした。

そのため、メイン モデルでステップワイズ AIC を実行した後、応答変数を予測しようとしています (メイン モデルにはすべての説明変数があります)。stepAIC は、変数の数が減った新しいモデルを提供します。私の質問は、新しい縮小モデルを使用してサンプル外予測を行う方法です。つまり、予測.lm にフィードするときに、削減されたモデルで選択された変数のみが含まれるように、データセットを削減するにはどうすればよいでしょうか。

以下は私のコードです：

基本的に、縮小モデルから取得した係数を「x_var」(すべての説明変数を含む) の対応する説明変数のみに乗算するにはどうすればよいですか?

助けてくれてどうもありがとう！