问题标签 [predict]

我是 R 数据挖掘算法的新手，我需要开发一个脚本来帮助我预测事件。所以，我选择了一个决策树模型来帮助完成这项任务。

我的数据集具有以下结构：

这是我创建的脚本：

所有这些命令都可以正常工作。所以，我怀疑是要预测新的数据行！

我用不包括 CLASS 列的新数据集（我想通过决策树模型预测找到）调用了函数predict(energy_ctree ,newdata=newdataSet )。

这是我收到的错误消息：

那么，根据我之前创建的决策树模型预测我的 newDataSet 的de Class 列的步骤是什么。

提前致谢。

卡洛斯·利马

我有 18 个日期（例如 unique DAY、MONTH、YEAR）和 10 个变量。对于每个日期和变量（180 个模型） ，我有一个 lm 模型（y = mx + b，其中 y =value和 x = pLength）。这些存储在列表中（即models）。

我想使用这些模型来预测值。我有 data.frame（用于接收值的 data.frame），其中包含以下列、 DAY、MONTH和YEAR，pLength在这里我想预测每个日期/pLength 组合的每个变量的值。

例如，如果模型适用于日期和变量组合 = 7.8.2013.Var1，则应该对 2013 年 8 月 7 日发生Var1的每个pLength事件进行预测。

为此，我尝试使用从接收 data.frame 创建的另一个列表。该列表（即rec_List）是接收数据帧的 152 个拆分。这些拆分是DAY、MONTH和的唯一YEAR行pLength。它们与上述相同的 18 个日期用不同pLength的 s 分组。s的值和数量pLength因日期而异。

在我目前的方法中，我尝试使用另一篇文章中的一些信息，试图将列表与预测一起使用（但仅用于一个变量）。这对我不起作用。我没有按日期对每个 pLength 的每个变量进行预测，而是得到了一些随意的预测，总计 180 个，与模型的数量相同。

当看到上面的这个当前输出时，我认为我可以复制接收 data.frame 列表中的行，以便每个、DAY和被复制 10 次。这没有用，但导致了这个。MONTHYEARpLength

我希望第 1 - 10 行是 7.8.2013 的 Var1-10 和 pLength = 0.00。

我知道问题可能在于我正在绑定不相等的列表来创建预测，但不确定如何使用带有预测的模型列表。我认为行重复会对此有所帮助。

简而言之：我想对 10 个变量中的每一个变量的每个日期和 pLength 组合进行预测。我试图用列表来做到这一点，因为这是我目前在询问和阅读其他帖子后能想到的唯一方法。

我有来自 USGS Nation Water Data 网站的数据。我目前正在尝试绘制数据曲线并将其拟合到数据中，以用于预测数据集中进行的不同测量（溶解氧、pH、计高度和温度），所有这些都与放电率有关。我使用了“nls”命令，并且正在使用一本方程书来查找要使用的曲线……对于这个例子，我专门使用了舒马赫方程（书中第 48 页）。

找到数据链接：

曲线书：http ://www.for.gov.bc.ca/hfd/pubs/docs/bio/bio04.htm

data I used: http://waterdata.usgs.gov/mi/nwis/uv?referred_module=qw&search_station_nm=River%20Rouge%20at%20Detroit%20MI&search_station_nm_match_type=anywhere&index_pmcode_00065=1&index_pmcode_00060=1&index_pmcode_00300=1&index_pmcode_00400=1&index_pmcode_00095=1&index_pmcode_00010=1&group_key=NONE&sitefile_output_format= html_table&column_name=agency_cd&column_name=site_no&column_name=station_nm&range_selection=date_range&begin_date=2013-11-18&end_date=2013-12-18&format=html_table&date_format=YYYY-MM-DD&rdb_compression=file&list_of_search_criteria=search_station_nm,realtime_parameter_selection

我的问题是，一旦我选择了一条对其进行编码的曲线，我就无法让 nls 预测新值……我也不太清楚如何绘制它……我猜这可能与残差有关？在代码中，我使用“聚合”来提取列出的测量值和相应的放电率的平均值，现在我只需要让 R 为我预测。我得到了我认为合适的值......但我不确定，我用“？nls”碰壁了。

我正在运行一个多元 gls 模型：

m <- gls(y ~ x + factor1 + factor2, cor = corPagel(1,phylogeny), weight= ~1/log(n))

我想绘制结果，我可以得到这样的预测值：

newdata <- data.frame(expand.grid( x = mean(x), factor1= unique(factor1), factor2 = unique(factor2)))

predvals <- predict(m,newdata)

虽然我想绘制的两个变量是因子，但我想获得这些预测值的置信区间或标准误差。

有谁知道该怎么做？

在此先感谢您的帮助！干杯，茉莉花

我想训练一个模型，该模型允许我生成与某些文本相关的标签列表，我的输出列表将根据上下文具有可变大小。在我发现的示例中，模型总是返回一个输出。我想知道 Google 预测 Api 是否可以帮助我，是否有任何示例。

我正在尝试预测在我的二项式数据上运行的 glmer 模型随时间变化的值（x 轴中的天数）。Total Alive 和 Total Dead 是计数数据。这是我的模型，下面是相应的步骤。

正如您在代码中看到的（1：index），我们已经考虑了过度分散。

然后，我们使用疏浚命令来确定具有主要影响（CO2.Treatment、Lime.Treatment、Day）及其相应交互作用的最佳拟合模型。

然后为他们制作了一个工作区变量

然后，我们进行模型平均以平均最佳拟合模型的系数

但现在我想创建一个图表，Y 轴上的 Total Alive 和 X 轴上的 Days 以及取决于模型输出的拟合线。我知道这很棘手，因为模型连接了 Total.Alive 和 Total.Dead （请参阅cbind(Total.Alive,Total.Dead)模型。

当我尝试运行预测命令时出现错误

我在 R 中运行了 multinom() 函数，但是当我尝试对新样本进行预测时，它不断给出错误。

这是代码：

这是错误：

我认为这与分析中包含的截距有关，但与新的预测输入无关。我尝试通过合并一个 1x1 数据框来手动设置它，该数据框包含一个名为“Intercept”的 1（因为它在 summary() 中被调用），但它仍然给出相同的错误。

我从 2 个向量制作了一个多项式模型：

现在，我想使用该模型从其他 variavbels 预测 dT，其数量远大于 3：

但我只得到前三个值。

如何使用 func.dT2 从 seq(min(text)-1, max(text)+1, 0.01) 中的所有值计算 dT ？

谢谢！

我正在尝试绘制我的跨栏模型的预测。

模型：

Predict 函数可以很好地预测值：

然而，它给 SE 的预测带来了误差

错误：G$fit 中的错误：$ 运算符对原子向量无效我曾尝试在模型中仅保留一个变量 (X1)，并仅使用 Poisson glm 来测试问题是否出在模型上。但我总是遇到同样的错误。

我一直在搜索谷歌，无法弄清楚我做错了什么。我对 python 很陌生，并试图在股票上使用 scikit，但在尝试预测时出现错误“ValueError：矩阵未对齐”。

错误线是

我试过将它嵌套在一个列表中。用 numpy 使其成为一个数组。我可以在谷歌上找到任何东西，但我不知道我在这里做什么。

这个错误是什么意思，为什么会发生？