r语言建立arima模型为什么作出的图总是两半用forecast包中的auto.arima自动拟合Arima模型会显示一串结果,最后一个结果就是 Best model: ARIMA(0,0,0)(0,1,0)[12] with drift,说明该结果是最好的拟合结果。结果说明一个AR(2023-03-27Python140
创建函数,R语言求解cutoff, AUC, 95%置信区间,敏感性,特异性cal_metrics <- function(label, pred){ roc.p=pROC::roc(label, pred,ci =T) if (roc.p$auc>0.5){ c2023-03-27Python160
如何学习r语言 知乎第一,理解代码的含义。第二,执行代码。这里是R进行数据分析的一些代码,希望对你有用。1.1导入数据install.packages('xslx')library(xlsx)Sys.setlocale("LC_A2023-03-27Python250
r中edit和fix函数的不同int函数将返回实数向下取整后的整数值。它的语法格式为int (number),其中的number是需要进行取整的实数。例如int( 8.6)的返回值为8,而int(-8.6)的返回值为-9。int函数和fix函数区别为:取整不同、负整数不2023-03-26Python150
R绘图基础指南 | 3. 散点图(合集)目录 3. 散点图 3.1 绘制基本散点图 3.2 使用点形和颜色属性进行分组 3.3 使用不同于默认设置的点形 3.4 将连续型变量映射到点的颜色或大小属性上 3.5 处理图形重叠 3.6 添加回归模型拟合线2023-03-26Python180
90-预测分析-R语言实现-时间序列1时间序列(time series)是随机变量Y 1 、Y 2 、……Y t 的一个序列,它是由等距的时间点序列索引的。 一个时间序列的均值函数就是该时间序列在某个时间索引t上的期望值。一般情况下,某个时间序列在某个时间索引t 1 的均2023-03-26Python200
基于R语言的梯度推进算法介绍基于R语言的梯度推进算法介绍通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boostin2023-03-26Python150
R语言 广义加性模型GAM原文链接:http:tecdat.cn?p=208821导言这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。2回归模型假设我们有一些带有两个属性Y2023-03-26Python160
R语言之决策树和随机森林R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征2023-03-26Python150
《R语言实战》自学笔记57-ANOVA模型拟合虽然ANOVA和回归方法都是独立发展而来,但是从函数形式上看,它们都是广义线性模型 的特例。 aov(formula, data = dataframe) 表中y是因变量,字母A、B、C代表因子。 表中小写字母表示定量变量,2023-03-26Python200
确定聚类分析中的类别个数的方法以k-means聚类为例,对于一个聚类个数k,首先利用k-means聚类将样本聚成k类,然后计算k类中各类内各点与类中心的距离加和W(ki),进而计算k类的距离加和W(k)=sum(W(k1),…,W(ki),…,W(kk));根据原始数据2023-03-26Python580
earch模型结果怎么看根据股票市场收益率序列呈尖峰厚尾、偏态、波动集聚和杠杆效应等特征,本文构建Skew-GED(SGED)分布下的变参数ARIMA+EGARCH动态混合预测模型来挖掘和分析收益率序列的内在规律,运用r语言通过实时最优化动态模型的参数估计,分别对2023-03-25Python150
R语言得到了模型,怎么预测,比如我要预测2013时候的数据预测的话,应该用接下来的时间,所以应该是预测2014,2015....程序如下:new<-data.frame(year=2014)lm.pred<-predict(z,new,interval="p2023-03-25Python1160
如何用Python在10分钟内建立一个预测模型预测模型的分解过程我总是集中于投入有质量的时间在建模的初始阶段,比如,假设生成、头脑风暴、讨论或理解可能的结果范围。所有这些活动都有助于我解决问题,并最终让我设计出更强大的商业解决方案。为什么你要在前面花费这段时间,这有充分的理由:你有足够2023-03-25Python240
R语言建模参数初始值没有具体的建模数值,因为根据不同形态的建模,需要设置的数值都是不同的,最基础的是可选择的缩放参数。例如:w = torch.Tensor(3, 5)nn.init.xavier_uniform(w, gain=nn.init.calcu2023-03-25Python140
R语言实现bootstrap和jackknife检验方法写在最前面: 首先需要说一下,本文的bootstrap和jackknife都算是蒙特卡罗方法(Monte Carlo method)的一种。应用广泛的的MCMC链(马尔可夫链蒙特卡洛方法Markov chain Monte Carlo2023-03-25Python160
用R语言进行关联分析用R语言进行关联分析关联是两个或多个变量取值之间存在的一类重要的可被发现的某种规律性。关联分析目的是寻找给定数据记录集中数据项之间隐藏的关联关系,描述数据之间的密切度。几个基本概念1.项集这是一个集合的概念,在一篮子商品中的一件消费品即2023-03-25Python160
r语言中gam模型拟合公式怎么看找广义相加模型。广义相加模型,它模型公式有p个自变量,其中X1与y是线性关系,其他变量与y是非线性关系,我们可以对每个变量与y拟合不同关系,对X2可以拟合局部回归,X3采用光滑样条,不必采用统一的关系,而最终结果加在一起就可以了。R的源代码2023-03-24Python260
one-hot 编码1、什么是独热码 独热码,在英文文献中称做 one-hot code, 直观来说就是有多少个状态就有多少比特,而且只有一个比特为1,其他全为0的一种码制,更加详细参加 one_hot code(维基百科) 。在机器学习中对于离散型的分类2023-03-24Python130
如何在R语言中使用Logistic回归模型logit=glm(y~x1+x2,data=data,family=binomial(link='logit'))glm表示广义线性回归,data表示y,x1,x2所在的数据集,family中的link用来选择回归类型2023-03-24Python170