要將其轉換為for循環，請首先獲取工作目錄中.xlsx文件的列表： require(data.table)myfiles <- list.files(pattern="*.xlsx") 然后循環瀏覽每個文件，并對現有代碼稍作修改即可保存： for (file in myfiles) {Nasdaq_100 <- data.table::fread(file)AMD <- subset (Nasdaq_100, Nasdaq_100$TickerSymbol=="AMD")AMD_regression = lm(AMD$Sales ~ AMD$Stockprice_quarterly, data = Nasdaq_100)summary(AMD_regression)data.table::fwrite(AMD_regression, file=paste0("output_", file), quote = F, sep = "\t", row.names = F)} Copy-paste在r中，告訴我它是否有效。

要在每列上擬合線性回歸，可以使用lapply。我們使用reformulate從列名創建一個公式對象，并在lapply中使用它R-squared值可以從每個模型的summary中提取。 cols <- grep('a\\d+', names(df), value = TRUE)cols#[1] "a1" "a2" "a3" "a4" "a5" "a6" "a7" "a8" "a9" "a10"lapply(cols, function(x) { lm(reformulate('Gender', x), df)}) -> fitr.squared <- sapply(fit, function(x) summary(x)$r.squared)

這種情況在多個地方發生，例如在嵌套循環聯接期間。 See ExecNestLoop in src/backend/executor/nodeNestloop.c: for (;;){ /* * If we don't have an outer tuple, get the next one and reset the * inner scan. */ if (node->nl_NeedNewOuter) { ENL1_printf("getting new outer tuple"); outerTupleSlot = ExecProcNode(outerPlan); /* * if there are no more outer tuples, then the join is complete.. */ if (TupIsNull(outerTupleSlot)) { ENL1_printf("no outer tuple, ending join"); return NULL; } [...] /* * now rescan the inner plan */ ENL1_printf("rescanning inner plan"); ExecReScan(innerPlan); } /* * we have an outerTuple, try to get the

你在找方差分析嗎？ > anova(fit, fit.Weak, fit.Strict, fit.Regressors)Chi-Squared Difference Test Df AIC BIC Chisq Chisq diff Df diff Pr(>Chisq) fit 48 7484.4 7706.8 115.85 fit.Weak 54 7480.6 7680.8 124.04 8.192 6 0.22436 fit.Strict 60 7508.6 7686.6 164.10 40.059 6 4.435e-07 ***fit.Regressors 71 7508.5 7645.7 186.00 21.898 11 0.02517 * ---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

根據您提供的數據，您可以： library(survival)df$quantile <- df$delta_mon1_baseline_to_d3df$stratum <- findInterval(df$quantile, quantile(df$quantile, na.rm = TRUE)[-5])df$stratum <- factor(df$stratum)cox <- coxph(Surv(mace_months_date_vs_date_sample, mace) ~ stratum, data = df)summary(cox)#> Call:#> coxph(formula = Surv(mace_months_date_vs_date_sample, mace) ~ #> stratum, data = df)#> #> n= 44, number of events= 6 #> #> coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)#> stratum2 -4.780e-01 6.201e-01 9.135e-01 -0.523 0.601#> stratum3 -1.211e+00 2.980e-01 1.155e+00 -1.048 0.295#>

plt.scatter要求x和y點的形狀為(n,)。在您的示例中，X_test和y_test的形狀分別是((6, 8), (6,))。考慮到第一個繪圖的標簽是Test data，可以使用np.arange，這樣就可以通過索引獲得y_test值： plt.scatter(np.arange(len(y_test)), y_test, color = 'red', marker = 'o', s = 35, alpha = 0.5, label = 'Test data') Output: 對于第二個繪圖，regressor.predict(X_train)將給出預測值y_train，因此再次將預測值與實際值進行比較： plt.plot(y_train, regressor.predict(X_train), color = 'blue', label='Model Plot') Output: 順便說一句，你的train-test分割不對。您將x2設置為目標變量，但x2也包含在training集合中，這就是模型完美擬合并提供100%精度的原因，但這超出了這個問題的范圍。

第十列是因子internet。應該是的 mae_m = mae(test_set$G3, y_pred_m)rmse_m = rmse(test_set$G3, y_pred_m)

我找到了一個解決方案： String dateString = "D:20020101120000+01'00'";String normalized = dateString.replace("'", "");DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("['D:']ppppy[ppM[ppd[ppH[ppm[pps[X]]]]]]");TemporalAccessor temporalAccessor = formatter.parseBest(normalized, OffsetDateTime::from, LocalDateTime::from, LocalDate::from, YearMonth::from, Year::from); 看起來，組件的長度是不明確的，因此沒有任何分隔符的日期解析失敗。當指定填充時，每個組件的長度都被清楚地說明，因此可以解析日期。 至少這是我的理論。

雖然這個解決方案在我看來有點過于工程化，但我編寫了一個被Kattis接受的工作解決方案，然后將它與您的腳本在各種測試中進行了比較，沒有發現任何差異。有一點可能是Java版本行為或某種平臺問題，但我無法想象這是什么。以下是我的解決方案和測試腳本，以防有幫助： import java.io.BufferedReader;import java.io.BufferedWriter;import java.io.InputStreamReader;import java.io.OutputStreamWriter;public class TextureAnalysis { public static void main(String[] args) throws java.io.IOException { var sc = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); var dc = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(System.out)); for (int i = 1;; i++) { String s = sc.readLine(); if (s.equals("END")) { break; } var a = s.split("\\*", -1); boolean

一般背景：解釋邏輯回歸系數 首先，要了解更多有關一般解釋邏輯回歸系數的信息，請參閱本初學者指南。Logistic回歸系數是與預測變量增加1個單位相關的結果的對數概率變化。所以如果你有一個系數\beta，你可以將它指數化，exp(beta)得到優勢比。如果beta = 0，exp(beta) = 1，則OR為1，預測變量對響應的幾率沒有影響。如果beta > 0，OR為正，如果增加，預測變量會增加響應的幾率。 解釋R logistic回歸中分類變量的交互系數 既然我們有了這樣的背景，我們就可以對這個問題進行更具體的回答了。 在R中，具有分類預測變量的線性模型，如glm()，使用這些變量的factor數據類型。如果在將它們傳遞給glm()時它們是字符格式，則會強制它們使用因子。然后，在強制之后，模型將每個因子轉換為一組n-1偽變量，其中n是因子中的唯一級別數。默認順序為字母順序，因此字母表中位于第一位的因子級別將被視為參考或截距級別。 因此，由于A和B各自只有兩個唯一的級別，并且High在字母表中位于Low之前，因此A和B基本上都將轉換為0和“1”的單個向量，其中高為0，低為1。您可以通過手動設置因子級別排序來更改此行為：df$A <- factor(df$A, levels = c('Low', 'High'))。 在你的模型中，A和B之間相互作用的系數表示A對y是否為

age是一個字符，您可以將其轉換為factor： lm(factor(age)~diagnosis1, data = data)Call:lm(formula = factor(age) ~ diagnosis1, data = df)Coefficients: (Intercept) diagnosis1EMI diagnosis1musculoskeletal diagnosis1skin 1.500e+00 -4.567e-16 5.000e-01 5.000e-01

我將在這里使用DateTimeFormatterBuilder，以便創建一個靈活的DateTimeFormatter來解析各種輸入。 創建一些可能的測試值的List<String>，然后循環通過它們，并嘗試使用該格式化程序解析每個值。 下面是一個例子： public static void main(String[] args) { // prepare some test values (don't know if all of them actually apply to your problem) List<String> times = List.of("17h", "17h30", "4h", "4h59", "09h", "09h21"); // prepare a DateTimeFormatter with optional minutes of hour and a fixed 'h' DateTimeFormatter dtf = new DateTimeFormatterBuilder() .appendPattern("H") .appendLiteral('h') .optionalStart() .appendPattern("m") .optionalEnd() .toFormatter(Locale.ENGLISH); tim

您的ColumnTransformer正在刪除所有不在categorical_cols中的列，因為remainder的默認值是"drop"。添加remainder="passthrough"以保留模型的non-categorical列。 Other quibbles: 您在第二種方法中設置了max_iter，但在第一種方法中沒有設置。 當您應該使用概率預測時，您正在使用硬類預測計算average_precision_score。

YYYY是"week-year"，通常與"week-of-week-year"一起使用。我懷疑你實際上想要yyyy(year-of-era）或uuuu。對于格式字符串中的任何一個，代碼都會毫無例外地繼續進行。

all_sites <- unique(df$site)all_species <- unique(df$species)slopes <- expand.grid(all_sites, all_species)names(slopes) <- c('site','species')slopes$coef <- NA_real_ for (site in all_sites) { for (species in all_species){ this_subset <- df[(df$site==site & df$species==species),] if (nrow(this_subset)<2) next; y <- this_subset$abund x <- this_subset$year cat('\n',site,species,nrow(this_subset),sum(is.na(x)),sum(is.na(y))) slopes[slopes$site==site & slopes$species==species, ]$coef <- coef(lm(y ~ x))[2] }}