Tengo que abordar un problema que supera con creces mi habilidad de progtwigción actual para Python. Estoy teniendo dificultades para combinar diferentes módulos (lector csv, numpy, etc.) en un solo script. Mis datos contienen una gran lista de variables meteorológicas a lo largo del tiempo (con una resolución de minutos) durante muchos días. Mi objective […]
Quiero entrenar una red de regresión cuyas salidas son dos coordenadas (x1, y1) y (x2, y2). mi pregunta es: si quiero entrenar la red, ¿debería separarse mi salida? Quiero decir si mi salida es así: [x1,y1,x2,y2] o hay una manera de astackrlos como: [(x1,y1),(x2,y2)] Gracias por adelantado
He estado probando la Regresión Lineal usando sklearn. En algún momento me sale un error de valor, a veces funciona bien. No estoy seguro de qué método utilizar. El mensaje de error es el siguiente: Traceback (most recent call last): File “”, line 1, in File “/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/linear_model/base.py”, line 512, in fit y_numeric=True, multi_output=True) File “/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/validation.py”, […]
En primer lugar, no estoy familiarizado con Python y todavía no entiendo el mecanismo del código de Python. Pero necesito hacer un análisis estadístico a través de Python. He intentado muchas maneras de averiguarlo pero fracasé. Básicamente, tengo 3 matrices de datos (asum que estas matrices son X , Y , Z ). Hice un […]
Estoy ejecutando el siguiente código fuente: import statsmodels.formula.api as sm # Add one column of ones for the intercept term X = np.append(arr= np.ones((50, 1)).astype(int), values=X, axis=1) regressor_OLS = sm.OLS(endog=y, exog=X).fit() print(regressor_OLS.summary()) dónde X es una matriz numpy de 50×5 (antes de agregar el término de intercepción) que se ve así: [[0 1 165349.20 136897.80 […]
Estoy intentando hacer este pequeño tutorial sobre keras sobre regresión: http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/ Desafortunadamente me estoy encontrando en un error que no puedo solucionar. Si solo copio y pego el código, aparece el siguiente error al ejecutar este fragmento de código: import numpy import pandas from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor […]
Estoy intentando ejecutar una regresión OLS múltiple usando modelos de estadísticas y un dataframe de pandas. Faltan valores en diferentes columnas para diferentes filas, y sigo recibiendo el mensaje de error: ValueError: la matriz no debe contener infs ni NaN. Vi esta pregunta SO, que es similar pero no responde exactamente a mi pregunta: statsmodel.api. […]
Estoy usando LogisticRegression del paquete sklearn y tengo una pregunta rápida sobre la clasificación. Construí una curva ROC para mi clasificador, y resulta que el umbral óptimo para mis datos de entrenamiento es de alrededor de 0.25. Supongo que el umbral predeterminado al crear predicciones es 0.5. ¿Cómo puedo cambiar esta configuración predeterminada para averiguar […]
He estado indagando en la API de statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults y he encontrado cómo recuperar diferentes sabores de errores estándar corregidos de heteroscedasticidad (a través de propiedades como HC0_se , etc.) Sin embargo, no puedo averiguar cómo obtener Las pruebas t en los coeficientes para usar estos errores estándar corregidos. ¿Hay alguna manera de hacer esto en […]
Quiero usar los procesos gaussianos para resolver una tarea de regresión. Mi información es la siguiente: cada vector X tiene una longitud de 37, y cada vector Y tiene una longitud de 8. Estoy usando el paquete sklearn en Python pero tratar de usar procesos gaussianos conduce a una Exception : from sklearn import gaussian_process […]