我试图在 R 中绘制负二项式回归模型 (glm.nb) 的交互效应。因变量会议是数字。变量 EU 是二分的，变量“
是否有一种简单的方法可以根据序数逻辑回归的预测概率来确定类别？
在二进制情况下，到目前为止，
抱歉，这里是初学者问题，但我现在完全迷失了。
我遵循了 <a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_
通过 PyCaret 在一些现有数据上给出一个经过训练和调整的模型：
例如：套索回归器（warm_start=True）
我正在建立一个物业租赁服务，我需要找到一种方法来<strong>计算<em>正确</em>价格</strong>/晚预订房间。</
在使用 R lme4 多级模型时，我正在努力计算连续预测变量的最大值-最小值之间的效应大小。
<strong>
使用 interplot 绘制交互效应时，仅绘制变量的 2/3 值。视觉上不能产生R“参考类别”的交互效果吗？
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我这里有以下代码。我能够导入回归包并应用测试。我正在获取测试统计量和 p 值的值，但我不确定这
我正在使用 LightGBM 使用决策树方法（确定几年草莓的价格）来解决时间序列回归问题。函数 <a href="https:
我想要一个神经网络输出一个概率。我可以用监督学习来训练它——也就是说，对于不同输入值的列表
我有一个包含许多列的数据框，其中一列是 <code>Score</code>，值介于 0 和 1 之间（如果有帮助：它代表测
我使用以下 R 代码为我的分位数回归模型绘制了漂亮的基图：
<pre><code>qs <- 1:19/20
QRTausHigh <- rq(hsC
我正在构建一个 TensorFlow 神经网络模型来对某些数据进行回归拟合。最终我的数据将是多维的，但我正
使用 <strong>ClusterBootstrap 包</strong>，我创建了一个 <strong>clusbootglm-object</strong> 来引导我的带有分层数据
一直在练习 mtcars 数据集。
我用线性模型创建了这个图。
<pre><code>library(tidyverse)
library(tidymodels)
我在 StatsModels 中有一个向量自回归 (VAR) 模型，其中包含三个用于预测未来值的时间序列变量。我想为模
我正在构建一个汽车价格预测模型，正如您在下面看到的，我已经训练和预测了 RandomForestRegressor，但测
我正在训练一个 CNN 架构，以使用 PyTorch 解决回归问题，其中我的输出是一个包含 25 个值的张量。输入/
如果我翻转 x 输入和 y 输入（通过同一行，我的意思是我采用 ODR 估计的系数，设置 {{ 1}} 并求解 <code>y=0
我正在尝试对 25000 个观测数据库进行多元回归，有 7 个自变量和一个依赖变量，当然回归中要做的第一
