我有以下数据：
<pre><code>> str(sample)
'data.frame': 500 obs. of 3 variables:
$ X : int 1 2 3 4 5 6 7
我正在做一个带有多个输出的 XGBRegressor 模型：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>from xgboost import XG
<em><strong>使用 ktrain 模型无法预测前端流光，请提供有关如何为预测功能提供输入的建议。</strong></em>
我有以下经验方程（工程）：
<pre><code>Y = A + (X - B) * (0.3026506 * (A/B))^0.3895556 * (0.2444663 * (A/B))^1.226 + 0.0
我正在运行一些多级回归。不知何故，预测变量“trst_means”在回归摘要中出现了两次（并且可能会扭曲
这是我正在尝试做的事情的复制：
<pre><code>library(fixest)
data(trade)
est = fepois(
Euros ~ dist_km | Origin + De
我得到了一个用于训练回归模型的数据集。大多数 Prophet 预测示例的数据集周期在 1 个月到一年之间。
我必须在 python 中创建一个回归模型
能源评级与。价格，看看能源评级是否取决于价格。
<a hr
我想在能量等级 Vs 之间创建一个模型。房价，看看房价是否取决于能源评级。我需要找到它们之间的关
我想在 python 中创建一个介于能量等级 Vs 之间的回归模型。房价和<strong>看能效等级是否影响房价</strong>
关于集成学习，我经常听说``<em>在某种意义上更多样化的估计器往往具有更好的集成性能</em>'' [<a href="ht
我的输出数据中有很多 Nan 值，我用零填充这些值。请不要建议我删除 Nan 或用任何其他号码来估算。我
我想编写一个函数来有效地修改回归模型，为（至少）结果变量、治疗变量和修复效果提供参数。更深
我刚刚运行了回归分析，其中包括固定效应，并想创建一个单独的行，指示回归分析中是否包含固定效
我在 <code>lm</code> 中拟合了具有多个交互作用的线性回归 <code>R</code>。
现在，我想做变量选择。为
我需要引导一个 beta 回归模型来检查它的稳健性 - 因为一个数据点有一个很大的厨师距离 - 与引导包（
我在 Sales 和 Prices 上运行模型。我有实际和常规价格，并从中制作了价格指数 (ACT\REG)。
代码是：
<pre
总的来说，我对数据科学或机器学习很陌生。
我会问你更多关于链接、书籍或任何在这里有用的文章，
我正在尝试对来自 CSV 文件的数据应用一些基于机器学习的回归。我的专栏是：
<pre><code>Index(['date&
我正在尝试将我的直方图值拟合到 Weibull_min 模型，因此我从 <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Weibull_distributi
