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MA模型可以用于预测吗？在时间序列分析中，我的ARIMA阶数为(0,1,7)，这表明它是一个MA模型，不幸的是，我的预测总是得到一条直线。只有前7个值是不同的，因为这里的滞后是7。在那个之后，它预测了相同的值.
我的问题是“是正常的，模型是预测那样的，或者有一个解决方案来克服这个问题。如果有人能帮忙，我将不胜感激。”
浏览 1提问于2021-07-30得票数 1
我有8个预测器，它们都是分类变量，响应变量有三个输出A、B和C。规则1:预测器1-a预测器2-b预测器3-c预测器4-b预测器5 a预测器6-d预测器7-e预测器8-a结果:a
规则2:预测器1-a预测器2-b<
浏览 0修改于2018-03-28得票数 1
从梯度增强模型中，如果得到0到1之间的连续预测，与Logistic回归得出的概率相比，这个模型的意义有什么不同？例如，如果我有一个LR模型输出.6来预测变量Y，而我有一个GBM输出.7来预测变量Y，那么更高的值有什么意义吗？
浏览 1修改于2019-10-27得票数 0
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在本文中，对于S=7，B=2，该模型预测了每7x7个网格单元的2个边界框，从而对每幅图像进行7x7x2=98图像的预测。然而，演示输出图像只有3个框。为什么会这样呢？我的理论是，由于线条的厚度与包围盒的置信度成正比，在模型训练之后，“糟糕的”包围盒非常薄，甚至没有出现。我很困惑。
浏览 0提问于2020-02-09得票数 1
我正在使用statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA在时间序列上拟合ARIMA模型。 如何使用此模型对看不见的数据进行预测？似乎预测和预测功能只能从模型拟合到的训练集中的最后一次看到的数据进行预测。 举个例子，我想用一个静态模型来预测未来。这是为了实时多步预测的目的，其中重新拟合模型是不可行的。我们训练的最后一个读数是7,000，可以使用经过训练的模
浏览 33提问于2021-10-28得票数 0
2个问题：
which = 1004
for j in range(16):7帧。如果我不用最后的7帧
浏览 0修改于2018-07-21得票数 1
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模型拟合日常数据的研究。由于有每周的季节性，所以我选择了freq=7。方法1:使用tbats()函数。
方法2:使用傅立叶作为xreg。
因为预测有很大的偏差。谁能
浏览 4修改于2017-04-13得票数 4
假设我想制造两种模型--模型1，它通过每周时间步骤(每周总销售额，即从现在开始的1-7天，然后从现在开始的8-14天，然后15-21天，等等)来预测未来的价值。模型2按月时间步骤预测未来的值(每月总销售额)。
请注意，我还没有决定这些模型中的每一种。但我不能假设用于训练每个模型的数据/特征是相同的。假设我用这两个模型预测了从9月初到10月底(包括在内)的一段时间。这是3个月，总共13周。因此，我将从
浏览 0提问于2022-12-13得票数 0
我正在拟合我的模型并预测目标变量，得到的结果如下：因此，该模型每次都预测具有最高如何预测预测数组中最相关的类结果数组：
y_resul=[[4,2,1], [3,8,4], [7,9,8] ..., [3,4,9],
浏览 9提问于2017-08-30得票数 0
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我有一个用于二进制分类的XGBoost模型。它利用了一些特性，即f1, f2, f3, f4, f5, f6, f7。我想利用来自LogisticRegression的另一个sklearn模型，它利用模型的输出和XGBoost模型的一个特性来进行预测，即必须用f1, out来进行预测。其中out是XGBoost模型所做的预测。我怎么能这
浏览 0提问于2018-10-16得票数 1
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我请求一个经过训练的模型(用线性学习算法创建的模型)的在线预测，并得到“错误”：“预测失败:未知错误。” "2": 2,
"3"
浏览 0提问于2019-09-11得票数 2
我用python制作了一个模型，并将其导出到tensorflow js。该模型将面部图像分类为情感，应该有7个类别。我根据图像制作了一个张量，并使用了预测，如下所示： const prediction = model.predict(imageTensor); 我的预测是： Tensor { "kept": false,
"rankType": &qu
浏览 41修改于2020-10-16得票数 0
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我有一个y_test.shape = (2005，1)我建立了一个模型并做了如下预测prediction=model1.predict(np.array(test_x))我想得到模型的精度，但由于形状不同，我无法执行执行精度计算。模型预测的工作方式是每个类都在一个列中，如果图片属于这个类，它将有1。有没有方法使它向量，每行对应于类号。
另外，如果我有标签测试，还有其他方法来获得预测的准确性吗？我想把它和预测<
浏览 0提问于2021-03-28得票数 0
我想开发一个随机森林分类器模型，以预测是否一个客户将在7天后转换。该模型每周重新训练一次，并对下一周进行预测。我使用的特性是使用两年的客户行为数据创建的。由于我运行这个模型并每周生成一次预测，我一直在每周为每个客户存储转换预测。此外，我将知道我以前的预测是否正确。因此，假设我今天将再次为接下来的一周训练这个模型，我想包括以下特性：
last_wk_predictions = Probability of Purcha
浏览 0提问于2019-01-04得票数 1
我有一个简单的预测。我有12个可能的特征。在发现大多数方差被其中的7个变量捕获后-我使用了caret包中的preProcess -我想只使用这7个变量创建一个线性模型lm。我运行了preProcess结果就是PCA needed 7 components to capture80 percent of the variance
问题是如何仅使用这7个功能来运行
浏览 2修改于2015-09-24得票数 1
我有一个分类模型predict(model, test.x)，用来评估包含11个类别的数据的模型，预测的结果： table(predicted_class)7 6 232 11 74 58 1 1 我的测试标签(事实)是： table(test.y)105 16 78 25 14 74 12 9 23 15 19 当我
浏览 13修改于2019-03-10得票数 0
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我在R中创建模型并使用此脚本进行预测，如果我运行summary(model)，输出的只是混淆矩阵和决策树那么，如何知道所有的预测结果，包括已经用所有属性、实际类和预测类处理的所有数据？
谢谢。
浏览 16修改于2020-02-12得票数 1
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2回答
我正在使用MLP模型进行分类。我怎么才能在角角做这件事？我正在使用最后一层，如下所示：model.add(layers.Dense(7 , activation='softmax'))predictions = model.predic
浏览 1修改于2021-01-25得票数 0
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我在RStudio中创建了一个CNN，使用keras来预测MNIST的数字。我现在正尝试使用下面的代码使用这个模型进行预测 predict_classes(x_test)CNN模型有什么功能可以给出一个明确的预测</e
浏览 7提问于2022-08-10得票数 0
我想传递我的预测模型值，这些值将根据条件从Pandas DataFrame中提取，来自模型的结果将放置在Pandas DataFrame中。Prediction是该日期的预测值。(需要填充) Model Values，需要传递给模型的值才能得到结果。(棘手的部分)
该模型需要超过7天的数值，并给出第二天的输出。因此，可以进行预测的最小日期是9th Jan。为了对9th Jan进行预测，df['Actual Value
浏览 1提问于2021-06-09得票数 0
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