問題タブ [predict]

私は R の初心者で、R の予測コマンドに問題があります。このエラーが表示されます

このコマンドを実行すると：

これが私のモデルです：

そして、これが私のテストデータの構造です: str(test)

そして、私のトレーニングデータの構造:

テストデータの構造に問題があると思いますが、それが見つからないか、「predict」コマンドの構造について誤解があります。トレーニング データに対して予測コマンドを実行すると、機能することに注意してください。どこを見るべきかについて何か提案はありますか？

ありがとう！

OpenCVでカルマンフィルターの実装を取得しようとしているので、回転点の追跡の次の例（OpenCV 2.4.3）に従いました。

http://fossies.org/unix/misc/OpenCV-2.4.3.tar.gz:a/OpenCV-2.4.3/samples/cpp/kalman.cpp

OpenCV2.4.2とQtCreator4.7.4を使用しています。すべて正常にコンパイルされますが、実行すると、このコードの最後でプログラムがクラッシュします。

このチュートリアル（OpenCV 2.2）も試しましたが、同じ時点でクラッシュしました：.predict（）関数：

http://www.morethantechnical.com/2011/06/17/simple-kalman-filter-for-tracking-using-opencv-2-2-w-code/comment-page-1/#comment-34618

QtCreatorはエラーコードを表示しないので、ここで何が起こっているのか理解できません。私は他の投稿をチェックしました、そして彼らは問題がマトリックスが同じサイズでないことであるかもしれないと言います、しかしこの例がそれを試みた他の人々のために働くので私は疑います...

誰かが私にこれを解決する方法についてのヒントを与えることができますか？

事前にどうもありがとうございました！！

[predicted_label, accuracy, decision_values/prob_estimates] = svmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model [, 'libsvm_options']);

1. matlab での画像分類に libsvm を使用しています。testing_label_vector、testing_instance_matrix、decision_values/prob_estimates、最も重要な「svmpredict」の精度とは何を意味しますか?

2. 精度値を取得するためのテストに使用する場合、testing_label_vector の値を知る必要がありますか?

ランダムフォレストを作成した後、それを使用して、サンプル外のテストデータセットに対して予測します。ただし、予測を連続して呼び出すと、異なる結果が生成されます。

これを非決定論的にする方法について何かアイデアはありますか？

私のトレーニング データセットには 40000 行あります。を使用してCARTモデルを適合させた後

fit<-rpart(y~x,method="class")

使おうとしていた

predict(fit,data.frame(new_x),family="response")

エラーメッセージは次のとおりです。

"predicted valueその上、 「実際にトレーニングを使用して値を適合させている」ことを確認しましたx。理由を知っている人はいますか？

nls（）を使用して、ロジスティックモデル（自己開始; SSlogis）を鳥の複数の個体群のデータに適合させています。私の目標は、期待される関数をデータに適合させ（各データセットの一部のみを使用）、期待値に関する分散の測定値をグラフに表示することです。次に、観測された関数を（各母集団のデータセット全体を使用して）近似およびプロットして、観測されたダイナミクスが期待値の分散内にあるかどうかを判断します。これを達成するために現在書かれている私のコードは次のとおりです。

ここで（「collapse.data」ファイルから）：

そのコードは正常に機能し、次のような図を生成します。

ただし、コードの最終行から「log（）」を削除して、次のように記述した場合は、次のようになります。

線はプロットされず、次のエラーが発生します。

nls.controlsをいじって、「minFactor」の値を変更しても、変更することはできません。また、一部の母集団のmod（##。mod部分）を定義する最初の行の後にこのエラーメッセージが表示されます。

また、一部の母集団では、これを報告するコードの最後の行の後にエラーメッセージが表示されます。

データを自然対数変換することの合理化は考えられません。predict（）とSSlogis（）を許可するようにデータを変更した（この場合は任意にログに記録した）と仮定します。正しく機能するように機能しますが、理由はわかりません。私はそのような問題に対するどのフォーラムでも適切な答えを見つけることができませんでした。どんな助けでも大歓迎です。

*更新：Roland（下記）が推奨するようにnlsLM関数を実装しようとしました。それは確かに、紛らわしいlog（）の使用でコードの部分をクリーンアップします：

ただし、他の母集団の場合、最初のモデル仕様で上記と同じエラーメッセージが表示されます。

切り替え：

どこ

このスイッチはエラーメッセージを回避しますが、nlsLMは関数を評価しますが、勾配は評価しません。勾配の評価がないと、se.fitコードを使用できないため、プロットの分散の推定値を取得できません。

R の Naive bayesklaRの投稿で述べたように、パッケージのpredictメソッドを使用しています。

nb_testpredで開発された私のナイーブ ベイズ モデルtraindataです。testdata残りのデータです。

ただし、次のエラーが表示されます。

何が起こっているのかわかりません -testdata行数が より少なく、列traindata数が同じです。

参考までに、私のコードは次のようになります。

データのサンプルは次のとおりです (元のファイルには 100,000 行以上あります)。

どんな助けでも大歓迎です！

R で SVM 分類器をトレーニングし、関連するパラメーターをエクスポートすることで、他のソフトウェアで使用できるようにしたいと考えています。そのためには、まずpredict.svm()R での動作を (e1071パッケージを使用して) 再現できるようにしたいと考えています。

虹彩データに基づいてモデルをトレーニングしました。

Hastie、Tibshirani、Friedman (2001) の式 12.24 によると、x の予測関数は、係数に SV のカーネル関数と x を掛けたサポート ベクターの合計として記述できます。これは、行列の積に対応し、プラスインターセプト。

$\hat{f}(x)= \sum^N_{i=1} \hat{\alpha}_i y_i K(x,x_i)+\hat{\beta}_0 $、ここで $y_i$ は既に含まれていますでm$coefs。

これがどこで間違っているのか誰が説明できますか?

編集:私のコードにマイナーなエラーがありましたが、次の期待される結果が得られます:

同じ問題に直面している人の助けになれば幸いです。

NAsを含むデータに対して、によって生成されたモデルに基づいて、近似値を予測しようとしていますplm。サンプルコードは次のとおりです。

最後の行を実行すると、データに5行あるのに対し、置換には4行があるというエラーが表示されます。

予測を取得して長さ5のベクトルを返す方法がわかりません...

を実行する代わりに（以下の行のように）を実行すると、期待どおりの結果が得られますplm。lm

モデルがあり、モデルに基づいて、の新しい値を含む新しいデータフレームの予測を取得するためlm(y~x+I(log(x))に使用したいと思います。予測はモデルのAsIs関数をどのように処理しますか？の引数で追加指定する必要がありますか、それともから構築して使用する必要があることを理解していますか？predictxII(log(x))newdatapredictpredictI(log(x))x

アップデート

@DWin：変数がモデルに入力される方法は、特に交互作用の係数に影響します。私の例は単純ですが、これを試してみてください

lm1 = lm3であることがわかりますが、lm2は別のものです（1つの係数のみ）。ダミー変数を作成したくないと仮定するとz（大規模なデータセットでは計算上非効率的）、lm3のような相互作用モデルを構築する唯一の方法はを使用することIです。繰り返しますが、これは非常に単純な例です（統計的に意味がない場合があります）が、複雑なモデルでは意味があります。

@Ben Bolker：推測を避けて、信頼できる答えを求めたいと思います（モデルは例よりもはるかに複雑なので、モデルでこれを直接確認することはできません）。私の推測では、predict正しく仮定して構築しますI(log(x))