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广义相加模型的结果解读
广义相加模型
可以平衡混杂吗
答:
广义相加模型是指一种将多个评价指标融合在一起进行综合评价的方法
。它可以用于平衡混杂,即对多个指标的重要性进行综合考虑。通过设定指标之间的权重,可以根据实际需求对不同指标进行加权处理,从而达到平衡混杂的目的。例如,假设我们需要对一所学校进行评估,我们可能会考虑学校的师资力量、学生的学业成绩、...
机器学习
模型
中为什么
广义相加
效果更好?
答:
广义加
性
模型
(GAM)(Hastie,1984)使用光滑函数(如样条曲线)作为回归模型中的预测因子。这些模型是严格可加的,这意味着我们不能像正常回归那样使用交互项,但是我们可以通过重新参数化作为一个更光滑的模型来实现同样的效果。事实并非如此,但本质上,我们正转向一种模型,如: 请点击输入图片描述 摘自Wood (2017)的GAM的...
r语言中gam
模型
拟合公式怎么看
答:
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的源代码可自由下载使用,亦有已编译的执行档版本可以下载,可在...
广义相加模型
及其R实现
答:
广义相加模型
(GAM)提供了一种在自变量与因变量之间的关系不明时,使用非线性平滑项来拟合
模型的
替代方法,以克服线性模型在处理复杂关系时的局限性。GAM模型由两个部分构成:参数项和非参数平滑项。参数项等同于最小二乘回归模型中的所有参数项,如线性项或多项式项,而非参数平滑项的关键在于其非线性...
如何做多个变量的
广义相加模型
分析
答:
单从一个模型的角度上来说,变量越多基本上
模型的结果
越接近期望值,但是一般要是做非常准确的报告,我们都是用三个模型来共同匹配数据进行预测分析,然后校验准确率,最后选择准确率最高的一个模型即可。
为什么1+1=2 我觉得1+1=6哇,,,等于2的是怎么算的???
答:
一类是完全满足可加性的量。比如质量,容器里的气体总质量总是等于每个气体分子质量之和。对于这些量,1+1=2是完全成立的。第二类是仅仅部分满足可加性的的量。比如温度,如果把两个容器的气体合并在一起,则合并后气体的温度就是原来气体各自温度的加权平均(这是一种
广义的
“
相加
”)。但这里就有一个问题:温度...
R语言
广义加
性
模型
GAM
答:
广义加
性
模型
(GAM)(Hastie,1984)使用光滑函数(如样条曲线)作为回归模型中的预测因子。这些模型是严格可加的,这意味着我们不能像正常回归那样使用交互项,但是我们可以通过重新参数化作为一个更光滑的模型来实现同样的效果。事实并非如此,但本质上,我们正转向一种模型,如: 请点击输入图片描述 摘自Wood (2017)的GAM的...
SARIMA
模型
和ARIMA区别?能否举个例子?
答:
SARIMA需要消除季节因素 ARIMA(p,d,q):p=the order of auturgressive d=the order of differences q=the order of moving average SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s
广义相加模型
做完单污染物模型后为什么还要做多污染物模型
答:
单
模型
角度说变量越基本模型结越接近期望值般要做非准确报告我都用三模型共同匹配数据进行预测析校验准确率选择准确率高模型即
r语言怎么提取提取出
广义相加模型结果
的系数
答:
result$coef[1]result$coef[2]等等,看你需要的系数是
结果
中的第几个就直接提取出来
1
2
3
4
涓嬩竴椤
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