問題タブ [predict]

loess()R でandを使用する際に問題が発生してpredict()います。次のコードを使用してデータをシミュレートしました。

申し訳ありませんが、これがどのように見えるかを示すために写真を添付する方法がわかりません!

最後の 2 行のコードは、グラフの半分にランダムな黒い線を追加するだけですが、以前に別の (非常に類似した) データでこのコマンドを使用したときは、うまく機能しているように見えました。何が足りないの?! どんな助けでも素晴らしいでしょう、ありがとう:)

したがって、私は survreg を使用しており、予測結果が 0 の下限に従うことを期待していますが、頻繁に負の結果を示しています。私が作成しようとしている生存モデルではなく、何らかの形で線形の結果を推定していると思います。これが私がやったことです：

最初に、推定プロセスを高速化するためにいくつかのポイントを推定しました。この最初の段階がないと収束しません。tobit 回帰の明示的な例を提供する ?survreg のコードに従って、サバイバル オブジェクトを作成します。これを x と y について以下に複製しました。私のデータセットでは、y は非負の値でしか観測できませんが、正の場合は、sd が 20 程度で 200 前後に正規分布する傾向があります。X は任意の値をとることができ、理論的には拘束されません。すぐに頭に浮かぶ特定の番号で。

Tobit と同等の生存回帰を実行します。イベントの解釈が同じであることを確認するために、次のコマンドを実行しました。

プロットはゼロで平坦な線を示しているため、目視検査では、これらのコマンドは同じである必要があります。ただし、どちらの場合も、0 未満の結果が予測されます。観測可能な情報の左方向の境界は 0 であると述べたので、これは問題です。私の期待は、すべての予測値が >0 でなければならないということです。

タイプ「リンク」、「応答」、「線形」を使用して予測しようとしましたが、役に立ちませんでした。予測コマンドは、検閲が発生していないかのように結果を生成していると思います。0 の下限に従う予測を生成するにはどうすればよいですか?

参考文献:

1. パッケージ AER で tobit() の後に predict() を実行する
2. https://stats.stackexchange.com/questions/11440/standardized-residuals-of-a-tobit-model-in-r

私は R で predict() を読んでいて、混乱しています:

ランダム サンプリングを使用してトレーニング データとテスト データを作成したデータセット Spam があります。trainSpam (システムをトレーニングするためのトレーニング データ セット) を使用しました。テスト データセット (testSpam) でテストすることにより、モデルがどれほど優れているかを確認したいと考えています。

私たちが言う行で：

predictionModel$fittedテスト データでスパムを予測する方法。トレーニング データからの predictModel$fitted を使用しているようです。次に、テスト データのスパムと比較します。誰か説明できますか？

これが私が理解したものです。行で：

predictModel = glm(numType ~ charDollar、家族 = 「二項」、データ = trainSpam)

trainSpam データを使用してモデルを作成します。

次の行で:

predictTest = predict(predictionModel, testSpam)

テストデータ以外は同じモデルを使用して、predictionTest を作成します。

次の行で:

predictSpam = rep("非スパム", dim(testSpam)[1])

すべての値が「非スパム」のベクターを作成しました

次の行で:

predictSpam[predictionModel$fitted > 0.5] = "スパム"

どの行をスパムとして分類するかを決定するために、トレーニング データに適合させたpredictionModel$fittedを使用しています。スパムを識別するためにpredictionTestのようなものを使うべきではありませんか?

それがどうあるべきかについての私の考えは次のとおりです。

x 軸の時間 (秒) と y 軸の位置 (x、y、z) で構成されるデータがあります。時間（秒）を使用して位置（x、y、z）を予測できるようにしたい。どの機械学習アルゴリズムを使用できますか? Matlab/Octave でこれを達成するにはどうすればよいですか?

具体的には、次のデータがあります

時間から場所を予測するにはどうすればよいですか?

私はあなたの助けに感謝します。

ありがとう

というデータセットがありますx。内容は書き出すだけの簡単なものなので、ここに概要を示します。

• 最初の列の従属変数 はReport、バイナリのはい/いいえ (0 = いいえ、1 = はい) です。
• 続く 3 列はすべて因子に変換されたすべてのカテゴリ変数 ( race.f、sex.f、gender.f) であり、番号で指定されます (例: 1 = 白、2 = 黒など)。

次のように x でロジスティック回帰を実行しました。

を見て、当てはめた確率を確認できsummary(glm$fitted)ます。

私の質問: このデータ セットの右側にx、 の予測 (適合確率) を含む5 番目の列を作成するにはどうすればよいReportですか? もちろん、単にglm$fitted列として挿入することもできますが、より一般的な用途のために、人種、性別、性別の列にあるものに基づいてそれを予測するコードを書きたいと思います。

現在、私は次のコードに従って、予測列と信頼区間の下限と上限を作成したいと考えています。

残念ながら、エラーが発生します：

cbindコードの後。

誰でも何か考えがありますか？

いくつかの木のデータで多変量回帰を実行しています。

回帰は簡単に実行できますが、予測に問題があります。3 つの観測値をランダムに削除して回帰を再実行し、MAPE を計算するためにこれら 3 つの観測値を予測しています。

これは、約 80% の確率で期待どおりに機能し、削除された 3 つの観測値に対して 3 つの予測値を返します。しかし、時折、次の警告が表示されます。

コードはほとんどの場合機能し、2 行のオブジェクトがないため、これがどこから来たのかわかりません。このように、それぞれが木のデータを使用する3つの個別の計算があります。私はそれらを共通の変数なしで別々に保とうとしましたが、とにかくお互いに干渉している可能性はありますか? 警告は g のサンプリングの結果ですか? 観測を削除したり、多変量予測を行うより良い方法はありますか? ありがとうございます。

PS - また、ツリーをアタッチすると、自分で呼び出すことはできますが、ツリーMerch.Volなしで直接呼び出すことはできません。大したことではありませんが、明確な説明があれば (きっと) 聞きたいです。trees$Merch.VolDBHHeight

生成されたモデルを使用して値を予測したいと思います。それは簡単な部分です：

しかし：それぞれのケースで、そのモデルを構築するためにそのケースを使用したくありません（forループを使用せずに）

例：

St.Adam の生徒の平均成績を予測したいが、モデルの構築には使用したくないとします。