标签为 patsy 的文章

样本外预测

我们希望拟合一个逻辑回归模型,其中两个数值特征之间存在乘法交互作用。

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样条

通常,我们想要拟合的模型并不是在某些\(x\)\(y\)之间的一条完美直线。 相反,模型的参数预计会随着\(x\)的变化而变化。 有多种方法可以处理这种情况,其中之一是拟合一个样条。 样条拟合实际上是多个单独曲线(分段多项式)的和,每个曲线拟合\(x\)的不同部分,并在它们的边界处连接在一起,这些边界通常称为节点

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样条

通常,我们想要拟合的模型并不是在某些\(x\)\(y\)之间的一条完美直线。 相反,模型的参数预计会随着\(x\)的变化而变化。 有多种方法可以处理这种情况,其中之一是拟合一个样条。 样条拟合实际上是多个单独曲线(分段多项式)的和,每个曲线拟合\(x\)的不同部分,并在它们的边界处连接在一起,这些边界通常称为节点

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样条

通常,我们想要拟合的模型并不是在某些\(x\)\(y\)之间的一条完美直线。 相反,模型的参数预计会随着\(x\)的变化而变化。 有多种方法可以处理这种情况,其中之一是拟合一个样条。 样条拟合实际上是多个单独曲线(分段多项式)的和,每个曲线拟合\(x\)的不同部分,并在它们的边界处连接在一起,这些边界通常称为节点

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样条

通常,我们想要拟合的模型并不是在某些\(x\)\(y\)之间的一条完美直线。 相反,模型的参数预计会随着\(x\)的变化而变化。 有多种方法可以处理这种情况,其中之一是拟合一个样条。 样条拟合实际上是多个单独曲线(分段多项式)的和,每个曲线拟合\(x\)的不同部分,并在它们的边界处连接在一起,这些边界通常称为节点

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