Exemple de cv et lm

L`approche do-it-yourself nous permet d`incorporer tout calcul que nous aimons à l`intérieur de la boucle leave-one-out. Tous les sous-ensembles de régression Library (LEAPS) Attach (mydata) sauts <-regsubsets (y ~ x1 + x2 + x3 + x4, données = mydata, nbest = 10) # Voir résumé des résultats (sauts) # tracer un tableau de modèles montrant des variables dans chaque modèle. Les erreurs de prédiction moyennes sur les observations dans le pli sont calculées, et la racine carrée de la moyenne des erreurs quadratiques est prise. Répétez cette vérification pour chaque combinaison de variables (y compris le modèle null, avec juste une interception) et la validation croisée de chacun de ces modèles. Par exemple, prenez le modèle complet, avec toutes les variables incluses et voir ce que MSE qui donne. Calculez l`importance relative de chaque bibliothèque Predictor (relaimpo) Calc. Vous pouvez évaluer le rétrécissement de R2 par la validation croisée de K-Fold. Le paquet nls fournit des fonctions pour la régression non linéaire. Le paquet de base robuste fournit également des statistiques robustes de base, y compris les méthodes de sélection de modèle.

Voir la régression non linéaire de John Fox et les moindres carrés non linéaires pour une vue d`ensemble. Une quantité acceptable d`erreur dépend de beaucoup de choses, comme la somme totale des carrés dans le modèle. Fonction spécifiée par l`utilisateur pour laquelle des résultats de validation croisée doivent être obtenus. Sélection d`un sous-ensemble de variables prédictrices à partir d`un ensemble plus grand (e. facultativement, on peut calculer un plaisir de fonction spécifié par l`utilisateur pour le jeu de test et le modèle «lmvar» résultant de l`ensemble de formation. Les éléments KS_distance et KS_p. essayé de manipuler CV. Si vous vous souvenez Model3 avait la meilleure puissance prédictive, mesurée par la presse, et Modèle1, le pire. Les erreurs de prédiction sont l`erreur absolue | y-μ | et son carré (y-μ) ^ 2. L`élément Fun est ajouté uniquement dans le cas où une fonction Fun a été spécifiée. Ici, les dix meilleurs modèles seront signalés pour chaque taille de sous-ensemble (1 prédicteur, 2 prédicteurs, etc.

La régression robuste fournit une bonne vue d`ensemble du démarrage. Pour une évaluation plus complète de l`ajustement du modèle, voir les diagnostics de régression ou les exercices de ce cours interactif sur la régression. Le nombre de cœurs de processeur disponibles est détecté avec detectCores. Voir aide (calc. additionner la MSE pour chaque pli, diviser par le nombre d`observations et prendre la racine carrée pour obtenir l`erreur standard d`estimation croisée validée. Une chose que R-squared n`offre aucune protection contre est overfitting. John Fox (qui d`autre? Voici le code, pour les données de gala définies dans le paquet lointain. Dans le code suivant, nbest indique le nombre de sous-ensembles de chaque taille à signaler. Puisque l`erreur a disparu, cela peut être une réponse suffisante. Le problème est à DF = SampleData que l`en-tête “SampleData $ Y” n`existe pas, mais seulement $Y existent.

Voir les détails. Si l`ensemble MS est similaire à la milliseconde de chaque k-Fold, cela suggère-t-il que la précision prédictive est bonne? Entier, graine pour le générateur de nombres aléatoires. Le site Web de l`UCLA Statistical Computing a des exemples de régression robustes. Nous voyons que les deux méthodes ont produit la plus petite erreur pour Model3, et en outre, dans les deux cas, l`erreur de Model3 est approximativement un ordre de grandeur plus petit que celui du modèle 1. Effectuant une validation croisée de k-Fold, la fonction est appelée k fois avec object_t égal à l`ajustement au jeu d`entraînement, y égal au vecteur de réponse du jeu de test, et X_mu la matrice de conception du jeu de test.



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