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我正在模拟数据，并比较glm.fit，bigglm，speedglm，glmnet，LiblineaR的二进制logit模型。family=binomial(link=logit)) }
GLMNet=res_GLMNet[[var]], GLMfit=res_GLM[[var]],
s
浏览 4修改于2013-10-23得票数 5
我刚刚开始使用speedglm包。我拟合了一个非常简单的模型，并试图预测响应变量(yhat)。library(speedglm)
与lm函数相反，我不能使用predict我是否可以为speedglm包使用相应的例程？
浏览 2修改于2014-11-22得票数 0
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我试图使用speedglm来实现比glm更快的GLM估计，但是为什么它更慢呢？family=binomial())# user system elapsed ptm <- proc.time()print(proc.time() - ptm)
# user system elapsed
浏览 1修改于2017-05-26得票数 6
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我试图使用R的speedglm包来估计回归模型。通常，结果与使用基R的glm函数相同，但是当我从speedglm中完全删除给定的因子级别时，speedglm会提供意想不到的行为。Intercept) x13 x14 x15
speedglm在处理像speedglm这样的数据时，是否有办法使dat2的行为像glm一样？
浏览 2提问于2013-10-30得票数 3
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family=binomial())输出如下：Marco，speedglm的维护者，要求发布以下summary.speedglm和print.summary.speedglm的临时修复。inherits(object, "sp
浏览 1修改于2016-10-26得票数 6
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. +", x))))check_glm(crude = "vs ~ mpg", vlist = c("am", "hp"), data = mtcars)library(speedglm) a <- speedglm(crude, datafamily = binomial())
浏览 14修改于2019-11-03得票数 3
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我试过fastglm和speedglm。它看起来比我的机器上的glm都快。library(fastglm)# from n <- 25000y <- rbinom(n, size = 1, prob))
system.time(m_glm <- glm(fo, data=df, family = binomial))
system.time(m_speedglm<- sp
浏览 7修改于2019-10-18得票数 3
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我使用speedglm将GLM与数据相匹配。当我直接调用函数时，代码按预期工作，但是当我创建一个符合模型的函数时，我会得到一个错误，即找不到参数。米维m1 <- speedglm(wt ~ cyl, data = mtcars, weights = mtcars$wtdefine a small helper function that just forwards its arguments
train_glm <- function(f, d, w
浏览 7提问于2022-10-07得票数 0
从speedglm()返回的拟合值看起来与从glm()返回的值非常不同，我不知道为什么。1 data 0 1 0.169 0.0913 0.0378 0.105 0.147 0.205 0.627 ▇▅▁▁▁speedglm <- speedglm(married ~ treat + age + educ + black + hisp + nodegr, data =lalonde, f
浏览 3提问于2021-11-24得票数 0
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我一直有这样的印象:对于包speedglm、biglm和glm，logit模型或其他发行版的可能性函数都是硬锁的。但是，我想知道我是否弄错了，或者是否可以指定我自己的可能性函数。原因是optim/maxBFGS的运行速度比speedglm慢得多。
浏览 4修改于2014-08-17得票数 1
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我正在尝试执行二进制logit的以下代码： mylogit <- speedglm(dependent_variable ~ InterestRate, data = my_data, family= "binomial") 但我得到以下错误： > mylogit <- speedglm(dependent_variable ~ InterestRate, data = my_data, family
浏览 14修改于2019-10-16得票数 1
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"speedglm“包只以dataframe作为输入，但"as.data.frame”似乎没有稀疏性的论据。
浏览 2提问于2017-08-20得票数 1
library(speedglm)
require(biglm)k <- 500working.example <- speedglmfo <- as.formula
浏览 5提问于2017-06-06得票数 9
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在我的示例中，来自speedglm包的函数speedglm返回一个错误。关于lm()和glm()函数的替代方案的大多数主题也已经过时。
当前在大型数据集中运行lm()的最佳方法是什么？
浏览 11修改于2022-03-30得票数 0
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library(speedglm)chunk1 <- iris[1:10,]Error: object of type 'symbol' is not subsettable> library(speedglm
浏览 0修改于2015-10-13得票数 2
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library(speedglm)
i <- iris[1:20,]speedlm(Sepal.Length对于感兴趣的人，下面是一个示例脚本，说明我将为实际数据集使用什么： return
浏览 2修改于2017-05-23得票数 0
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1回答
lmfit <- speedglm(formula , res)[1] "coefficients" "coef" "df.residual"
浏览 2修改于2015-10-21得票数 0
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无论是glm还是speedglm都需要几天的时间来计算。因此，我决定尝试微软R的rxGlm (RevoScaleR)，因为它可以处理更多的线程和处理器核心。
浏览 1修改于2017-11-07得票数 15
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